Spark多类分类示例

Question

你们知道我在哪里可以找到Spark中的多类分类示例。 我花了很多时间在书籍和网络上搜索，到目前为止，我只知道从文档的最新版本开始是可能的。

Answer 1

ML

（ 在Spark 2.0+中推荐 ）

我们将使用与下面的MLlib中相同的数据。 有两个基本选项。 如果Estimator支持开箱即用的多类分类（例如随机森林），则可以直接使用它：

val trainRawDf = trainRaw.toDF

import org.apache.spark.ml.feature.{Tokenizer, CountVectorizer, StringIndexer}
import org.apache.spark.ml.Pipeline

import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier

val transformers = Array(
  new StringIndexer().setInputCol("group").setOutputCol("label"),
  new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("tokens"),
  new CountVectorizer().setInputCol("tokens").setOutputCol("features")
)


val rf = new RandomForestClassifier() 
  .setLabelCol("label")
  .setFeaturesCol("features")

val model = new Pipeline().setStages(transformers :+ rf).fit(trainRawDf)

model.transform(trainRawDf)

如果模型仅支持二进制分类（逻辑回归）并扩展了oasml.classification.Classifier ，则可以使用one-vs-rest策略：

import org.apache.spark.ml.classification.OneVsRest
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression

val lr = new LogisticRegression() 
  .setLabelCol("label")
  .setFeaturesCol("features")

val ovr = new OneVsRest().setClassifier(lr)

val ovrModel = new Pipeline().setStages(transformers :+ ovr).fit(trainRawDf)

多层板

根据目前的官方文档 （MLlib 1.6.0），以下方法支持多类分类：

• 逻辑回归
• 决策树，
• 随机森林
• 朴素的贝叶斯

至少某些示例使用多类分类：

• 朴素贝叶斯示例 -3类
• 逻辑回归 -10个分类器类别，尽管示例数据中只有2个

忽略方法特定参数的通用框架与MLlib中的所有其他方法几乎相同。 您必须对输入进行预处理，以创建带有表示label和features列的任一数据框：

root
 |-- label: double (nullable = true)
 |-- features: vector (nullable = true)

或RDD[LabeledPoint] 。

Spark提供了广泛的有用工具，旨在促进此过程，包括功能提取器 ， 功能转换器和管道 。

您会在下面找到一个使用“随机森林”的简单示例。

首先，让我们导入所需的软件包并创建虚拟数据：

import sqlContext.implicits._
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, Tokenizer} 
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer
import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest
import org.apache.spark.mllib.tree.model.RandomForestModel
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors, Vector}
import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.rdd.RDD

case class LabeledRecord(group: String, text: String)

val trainRaw = sc.parallelize(
    LabeledRecord("foo", "foo v a y b  foo") ::
    LabeledRecord("bar", "x bar y bar v") ::
    LabeledRecord("bar", "x a y bar z") ::
    LabeledRecord("foobar", "foo v b bar z") ::
    LabeledRecord("foo", "foo x") ::
    LabeledRecord("foobar", "z y x foo a b bar v") ::
    Nil
)

现在让我们定义所需的变压器和过程Dataset ：

// Tokenizer to process text fields
val tokenizer = new Tokenizer()
    .setInputCol("text")
    .setOutputCol("words")

// HashingTF to convert tokens to the feature vector
val hashingTF = new HashingTF()
    .setInputCol("words")
    .setOutputCol("features")
    .setNumFeatures(10)

// Indexer to convert String labels to Double
val indexer = new StringIndexer()
    .setInputCol("group")
    .setOutputCol("label")
    .fit(trainRaw.toDF)


def transfom(rdd: RDD[LabeledRecord]) = {
    val tokenized = tokenizer.transform(rdd.toDF)
    val hashed = hashingTF.transform(tokenized)
    val indexed = indexer.transform(hashed)
    indexed
        .select($"label", $"features")
        .map{case Row(label: Double, features: Vector) =>
            LabeledPoint(label, features)}
}

val train: RDD[LabeledPoint] = transfom(trainRaw)

请注意， indexer已“适合”火车数据。 它仅表示将用作标签的分类值转换为doubles 。 要对新数据使用分类器，必须首先使用此indexer对其进行转换。

接下来我们可以训练RF模型：

val numClasses = 3
val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()
val numTrees = 10
val featureSubsetStrategy = "auto"
val impurity = "gini"
val maxDepth = 4
val maxBins = 16

val model = RandomForest.trainClassifier(
    train, numClasses, categoricalFeaturesInfo, 
    numTrees, featureSubsetStrategy, impurity,
    maxDepth, maxBins
)

最后测试一下：

val testRaw = sc.parallelize(
    LabeledRecord("foo", "foo  foo z z z") ::
    LabeledRecord("bar", "z bar y y v") ::
    LabeledRecord("bar", "a a  bar a z") ::
    LabeledRecord("foobar", "foo v b bar z") ::
    LabeledRecord("foobar", "a foo a bar") ::
    Nil
)

val test: RDD[LabeledPoint] = transfom(testRaw)

val predsAndLabs = test.map(lp => (model.predict(lp.features), lp.label))
val metrics = new MulticlassMetrics(predsAndLabs)

metrics.precision
metrics.recall

Answer 2

您使用的是Spark 1.6而不是Spark 2.1？ 我认为问题在于，在spark 2.1中，transform方法返回一个数据集，该数据集可以隐式转换为类型化的RDD，在此之前，它返回数据帧或行。

尝试作为诊断，将转换函数的返回类型指定为RDD [LabeledPoint]，看看是否遇到相同的错误。