第8章 Spark MLlib （PPT版本号： 2019年春季学期）

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1 第8章 Spark MLlib （PPT版本号： 2019年春季学期）
《Spark编程基础（Python版）》 教材官网： 第8章 Spark MLlib （PPT版本号： 2019年春季学期） 温馨提示：编辑幻灯片母版，可以修改每页PPT的厦大校徽和底部文字 林子雨 厦门大学计算机科学系 主页： 扫一扫访问教材官网 厦门大学计算机科学系 版

2 课程教材 Spark入门教程(Python版) http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1709-2/
纸质教材预期在2019年夏天上市销售 扫一扫访问在线教程 本书以Python作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、Spark MLlib等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作，以便读者更好地学习和掌握Spark编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。

3 提纲 8.1 Spark MLlib简介 8.2 机器学习工作流 8.3 特征抽取、转化和选择 8.4 分类与回归
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4 8.1 Spark MLlib简介 8.1.1 什么是机器学习 8.1.2 基于大数据的机器学习

5 8.1.1 什么是机器学习 机器学习可以看做是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能。机器学习利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。 机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能，其处理过程如上图所示。在数据的基础上，通过算法构建出模型并对模型进行评估。评估的性能如果达到要求，就用该模型来测试其他的数据；如果达不到要求，就要调整算法来重新建立模型，再次进行评估。如此循环往复，最终获得满意的经验来处理其他的数据。 机器学习强调三个关键词：算法、经验、性能

6 8.1.2 基于大数据的机器学习 传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，只能在少量数据上使用，依赖于数据抽样
大数据技术的出现，可以支持在全量数据上进行机器学习 机器学习算法涉及大量迭代计算 基于磁盘的MapReduce不适合进行大量迭代计算 基于内存的Spark比较适合进行大量迭代计算

7 8.1.3 Spark 机器学习库MLlib Spark提供了一个基于海量数据的机器学习库，它提供了常用机器学习算法的分布式实现
开发者只需要有 Spark 基础并且了解机器学习算法的原理，以及方法相关参数的含义，就可以轻松的通过调用相应的 API 来实现基于海量数据的机器学习过程 pyspark的即席查询也是一个关键。算法工程师可以边写代码边运行，边看结果 需要注意的是，Mllib中只包含能够在集群上运行良好的并行算法，这一点很重要。有些经典的机器学习算法没有包含在其中，就是因为它们不能并行执行。相反地，一些较新的研究得出的算法因为适用于集群，也被包含在Mllib中，例如分布式随机森林算法、交替最小二乘算法。这样的选择使得Mllib中的每一个算法都适用于大规模数据集。 如果是小规模数据集上训练各机器学习模型，最好还是在各个节点上使用单节点的机器学习算法库（比如Weka）。类似地，我们在机器学习流水线中，也常常用同一算法的不同参数对小规模数据集分别训练，来选出最好的一组参数。在Spark中，你可以通过参数列表传给parallelize()来在不同的节点上分别运行不同的参数，而在每个节点上则使用单节点的机器学习库来实现。只有当你需要在一个大规模分布式数据集上训练模型时，Mllib的优势才能突显出来。

8 8.1.3 Spark 机器学习库MLlib 需要注意的是，MLlib中只包含能够在集群上运行良好的并行算法，这一点很重要
有些经典的机器学习算法没有包含在其中，就是因为它们不能并行执行 相反地，一些较新的研究得出的算法因为适用于集群，也被包含在MLlib中，例如分布式随机森林算法、最小交替二乘算法。这样的选择使得MLlib中的每一个算法都适用于大规模数据集 如果是小规模数据集上训练各机器学习模型，最好还是在各个节点上使用单节点的机器学习算法库（比如Weka）

9 8.1.3 Spark 机器学习库MLlib MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作 MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的流水线（Pipeline）API，具体如下： 算法工具：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤； 特征化工具：特征提取、转化、降维和选择工具； 流水线(Pipeline)：用于构建、评估和调整机器学习工作流的工具; 持久性：保存和加载算法、模型和管道; 实用工具：线性代数、统计、数据处理等工具。

10 8.1.3 Spark 机器学习库MLlib Spark 机器学习库从1.2 版本以后被分为两个包：
spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API。Spark MLlib 历史比较长，在1.0 以前的版本即已经包含了，提供的算法实现都是基于原始的 RDD spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API，可以用来构建机器学习工作流（PipeLine）。ML Pipeline 弥补了原始 MLlib 库的不足，向用户提供了一个基于 DataFrame 的机器学习工作流式 API 套件 使用 ML Pipeline API可以很方便的把数据处理，特征转换，正则化，以及多个机器学习算法联合起来，构建一个单一完整的机器学习流水线。

11 8.1.3 Spark 机器学习库MLlib MLlib目前支持4种常见的机器学习问题: 分类、回归、聚类和协同过滤
Spark MLlib架构由底层基础、算法库和应用程序三部分构成。基层基础包括Spark运行库、进行线性代数相关技术的矩阵库和向量库。算法库包括Spark Mllib实现的具体机器学习算法，以及为这些算法提供的各类评估方法。应用程序包括测试数据的生成以及外部数据的加载等。

12 8.2 机器学习流水线 8.2.1 机器学习流水线概念 8.2.2 构建一个机器学习流水线

13 8.2.1 机器学习流水线概念 在介绍流水线之前，先来了解几个重要概念：
DataFrame：使用Spark SQL中的DataFrame作为数据集，它可以容纳各种数据类型。较之RDD，DataFrame包含了schema 信息，更类似传统数据库中的二维表格。 它被ML Pipeline用来存储源数据。例如，DataFrame中的列可以是存储的文本、特征向量、真实标签和预测的标签等

14 8.2.1 机器学习流水线概念 Transformer：翻译成转换器，是一种可以将一个DataFrame转换为另一个DataFrame的算法。比如一个模型就是一个 Transformer。它可以把一个不包含预测标签的测试数据集 DataFrame 打上标签，转化成另一个包含预测标签的 DataFrame。 技术上，Transformer实现了一个方法transform()，它通过附加一个或多个列将一个DataFrame转换为另一个DataFrame

15 8.2.1 机器学习流水线概念 Estimator：翻译成估计器或评估器，它是学习算法或在训练数据上的训练方法的概念抽象。在 Pipeline 里通常是被用来操作 DataFrame 数据并生成一个 Transformer。从技术上讲，Estimator实现了一个方法fit()，它接受一个DataFrame并产生一个转换器。比如，一个随机森林算法就是一个 Estimator，它可以调用fit()，通过训练特征数据而得到一个随机森林模型。

16 8.2.1 机器学习流水线概念 Parameter：Parameter 被用来设置 Transformer 或者 Estimator 的参数。现在，所有转换器和估计器可共享用于指定参数的公共API。ParamMap是一组（参数，值）对 PipeLine：翻译为流水线或者管道。流水线将多个工作流阶段（转换器和估计器）连接在一起，形成机器学习的工作流，并获得结果输出

17 8.2.2 流水线工作过程 要构建一个 Pipeline流水线，首先需要定义 Pipeline 中的各个流水线阶段PipelineStage（包括转换器和评估器），比如指标提取和转换模型训练等。有了这些处理特定问题的转换器和评估器，就可以按照具体的处理逻辑有序地组织PipelineStages 并创建一个Pipeline >>> pipeline = Pipeline(stages=[stage1,stage2,stage3]) 然后就可以把训练数据集作为输入参数，调用 Pipeline 实例的 fit 方法来开始以流的方式来处理源训练数据。这个调用会返回一个 PipelineModel 类实例，进而被用来预测测试数据的标签

18 8.2.2 流水线工作过程 流水线的各个阶段按顺序运行，输入的DataFrame在它通过每个阶段时被转换
更具体的说，工作流的各个阶段按顺序运行，输入的DataFrame在它通过每个阶段时被转换。 对于Transformer阶段，在DataFrame上调用transform（）方法。 对于估计器阶段，调用fit（）方法来生成一个转换器（它成为PipelineModel的一部分或拟合的Pipeline），并且在DataFrame上调用该转换器的transform（）方法。 上面，顶行表示具有三个阶段的流水线。 前两个（Tokenizer和HashingTF）是Transformers（蓝色），第三个（LogisticRegression）是Estimator（红色）。 底行表示流经管线的数据，其中圆柱表示DataFrames。 在原始DataFrame上调用Pipeline.fit（）方法，它具有原始文本文档和标签。 Tokenizer.transform（）方法将原始文本文档拆分为单词，向DataFrame添加一个带有单词的新列。 HashingTF.transform（）方法将字列转换为特征向量，向这些向量添加一个新列到DataFrame。 现在，由于LogisticRegression是一个Estimator，Pipeline首先调用LogisticRegression.fit（）产生一个LogisticRegressionModel。 如果流水线有更多的阶段，则在将DataFrame传递到下一个阶段之前，将在DataFrame上调用LogisticRegressionModel的transform（）方法。

19 8.2.2 流水线工作过程 值得注意的是，流水线本身也可以看做是一个估计器。在流水线的fit（）方法运行之后，它产生一个PipelineModel，它是一个Transformer。 这个管道模型将在测试数据的时候使用。 下图说明了这种用法。 在上图中，PipelineModel具有与原始流水线相同的级数，但是原始流水线中的所有估计器都变为变换器。 当在测试数据集上调用PipelineModel的transform（）方法时，数据按顺序通过拟合的工作流。 每个阶段的transform（）方法更新数据集并将其传递到下一个阶段。工作流和工作流模型有助于确保培训和测试数据通过相同的特征处理步骤。

20 8.2.3 构建一个机器学习流水线 本节以逻辑斯蒂回归为例，构建一个典型的机器学习过程，来具体介绍一下流水线是如何应用的 任务描述
查找出所有包含"spark"的句子，即将包含"spark"的句子的标签设为1，没有"spark"的句子的标签设为0。

21 8.2.3 构建一个机器学习流水线 需要使用SparkSession对象
Spark2.0以上版本的pyspark在启动时会自动创建一个名为spark的SparkSession对象，当需要手工创建时，SparkSession可以由其伴生对象的builder()方法创建出来，如下代码段所示： from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.master("local").appName("Word Count").getOrCreate() pyspark.ml依赖numpy包，Ubuntu 自带python3是没有numpy的，执行如下命令安装： sudo pip3 install numpy

22 8.2.3 构建一个机器学习流水线 （1）引入要包含的包并构建训练数据集 from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer # Prepare training documents from a list of (id, text, label) tuples. training = spark.createDataFrame([ (0, "a b c d e spark", 1.0), (1, "b d", 0.0), (2, "spark f g h", 1.0), (3, "hadoop mapreduce", 0.0) ], ["id", "text", "label"])

23 8.2.3 构建一个机器学习流水线 （2）定义 Pipeline 中的各个流水线阶段PipelineStage，包括转换器和评估器，具体地，包含tokenizer, hashingTF和lr。 tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words") hashingTF = HashingTF(inputCol=tokenizer.getOutputCol(), outputCol="features") lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.001)

24 8.2.3 构建一个机器学习流水线 （3）按照具体的处理逻辑有序地组织PipelineStages，并创建一个Pipeline。
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr]) 现在构建的Pipeline本质上是一个Estimator，在它的fit()方法运行之后，它将产生一个PipelineModel，它是一个Transformer。 model = pipeline.fit(training) 可以看到，model的类型是一个PipelineModel，这个流水线模型将在测试数据的时候使用

25 8.2.3 构建一个机器学习流水线 （4）构建测试数据 test = spark.createDataFrame([
(4, "spark i j k"), (5, "l m n"), (6, "spark hadoop spark"), (7, "apache hadoop") ], ["id", "text"])

26 8.2.3 构建一个机器学习流水线 （5）调用之前训练好的PipelineModel的transform()方法，让测试数据按顺序通过拟合的流水线，生成预测结果 prediction = model.transform(test) selected = prediction.select("id", "text", "probability", "prediction") for row in selected.collect(): rid, text, prob, prediction = row print("(%d, %s) --> prob=%s, prediction=%f" % (rid, text, str(prob), prediction)) (4, spark i j k) --> prob=[ , ], prediction= (5, l m n) --> prob=[ , ], prediction= (6, spark hadoop spark) --> prob=[ , ], prediction= (7, apache hadoop) --> prob=[ , ], prediction=

27 8.3 特征提取、转换和选择 8.3.1特征提取 8.3.2 特征转换 8.3.3 特征选取 特征抽取：从原始数据中抽取特征
特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改 特征选取：从大规模特征集中选取一个子集

28 8.3.1 特征抽取：TF-IDF “词频－逆向文件频率”（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。 词语由t表示，文档由d表示，语料库由D表示。词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。 TF-IDF就是在数值化文档信息，衡量词语能提供多少信息以区分文档。其定义如下： 此处 |D||D| 是语料库中总的文档数。公式中使用log函数，当词出现在所有文档中时，它的IDF值变为0。加1是为了避免分母为0的情况。 TF-IDF 度量值表示如下：

29 8.3.1 特征抽取：TF-IDF 在Spark ML库中，TF-IDF被分成两部分： TF (+hashing) IDF
TF: HashingTF 是一个Transformer，在文本处理中，接收词条的集合然后把这些集合转化成固定长度的特征向量。这个算法在哈希的同时会统计各个词条的词频。 IDF: IDF是一个Estimator，在一个数据集上应用它的fit()方法，产生一个IDFModel。 该IDFModel 接收特征向量（由HashingTF产生），然后计算每一个词在文档中出现的频次。IDF会减少那些在语料库中出现频率较高的词的权重。 Spark.mllib 中实现词频率统计使用特征hash的方式，原始特征通过hash函数，映射到一个索引值。后面只需要统计这些索引值的频率，就可以知道对应词的频率。这种方式避免设计一个全局1对1的词到索引的映射，这个映射在映射大量语料库时需要花费更长的时间。但需要注意，通过hash的方式可能会映射到同一个值的情况，即不同的原始特征通过Hash映射后是同一个值。为了降低这种情况出现的概率，我们只能对特征向量升维。i.e., 提高hash表的桶数，默认特征维度是 2^20 = 1,048,576.

30 8.3.1 特征抽取：TF-IDF 过程描述： 在下面的代码段中，我们以一组句子开始 首先使用分解器Tokenizer把句子划分为单个词语
对每一个句子（词袋），使用HashingTF将句子转换为特征向量 最后使用IDF重新调整特征向量（这种转换通常可以提高使用文本特征的性能）

31 8.3.1 特征抽取：TF-IDF （1）导入TF-IDF所需要的包： （2）创建一个简单的DataFrame，每一个句子代表一个文档
>>> from pyspark.ml.feature import HashingTF,IDF,Tokenizer （2）创建一个简单的DataFrame，每一个句子代表一个文档 >>> sentenceData = spark.createDataFrame([(0, "I heard about Spark and I love Spark"),(0, "I wish Java could use case classes"),(1, "Logistic regression models are neat")]).toDF("label", "sentence")

32 8.3.1 特征抽取：TF-IDF （3）得到文档集合后，即可用tokenizer对句子进行分词
>>> tokenizer = Tokenizer(inputCol="sentence", outputCol="words") >>> wordsData = tokenizer.transform(sentenceData) >>> wordsData.show() |label| sentence| words| | 0|I heard about Spa...|[i, heard, about,...| | 0|I wish Java could...|[i, wish, java, c...| | 1|Logistic regressi...|[logistic, regres...|

33 8.3.1 特征抽取：TF-IDF （4）得到分词后的文档序列后，即可使用HashingTF的transform()方法把句子哈希成特征向量，这里设置哈希表的桶数为2000 >>> hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=2000) >>> featurizedData = hashingTF.transform(wordsData) >>> featurizedData.select("words","rawFeatures").show(truncate=False) |words |rawFeatures | |[i, heard, about, spark, and, i, love, spark]|(2000,[240,333,1105,1329,1357,1777],[1.0,1.0,2.0,2.0,1.0,1.0]) | |[i, wish, java, could, use, case, classes] |(2000,[213,342,489,495,1329,1809,1967],[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])| |[logistic, regression, models, are, neat] |(2000,[286,695,1138,1193,1604],[1.0,1.0,1.0,1.0,1.0]) | 可以看到，分词序列被变换成一个稀疏特征向量，其中每个单词都被散列成了一个不同的索引值，特征向量在某一维度上的值即该词汇在文档中出现的次数。

34 8.3.1 特征抽取：TF-IDF （5）调用IDF方法来重新构造特征向量的规模，生成的变量idf是一个评估器，在特征向量上应用它的fit()方法，会产生一个IDFModel（名称为idfModel）。 >>> idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features") >>> idfModel = idf.fit(featurizedData)

35 8.3.1 特征抽取：TF-IDF （6）调用IDFModel的transform()方法，可以得到每一个单词对应的TF-IDF度量值。
>>> rescaledData = idfModel.transform(featurizedData) >>> rescaledData.select("features", "label").show(truncate=False) |features |label| |(2000,[240,333,1105,1329,1357,1777],[ , , , , , ]) |0 | |(2000,[213,342,489,495,1329,1809,1967],[ , , , , , , ])|0 | |(2000,[286,695,1138,1193,1604],[ , , , , ]) |1 | 可以看到，特征向量已经被其在语料库中出现的总次数进行了修正，通过TF-IDF得到的特征向量，在接下来可以被应用到相关的机器学习方法中。

36 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 在机器学习处理过程中，为了方便相关算法的实现，经常需要把标签数据（一般是字符串）转化成整数索引，或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签 Spark ML包中提供了几个相关的转换器，例如：StringIndexer、IndexToString、OneHotEncoder、VectorIndexer，它们提供了十分方便的特征转换功能，这些转换器类都位于org.apache.spark.ml.feature包下 值得注意的是，用于特征转换的转换器和其他的机器学习算法一样，也属于ML Pipeline模型的一部分，可以用来构成机器学习流水线，以StringIndexer为例，其存储着进行标签数值化过程的相关超参数，是一个Estimator，对其调用fit(..)方法即可生成相应的模型StringIndexerModel类，很显然，它存储了用于DataFrame进行相关处理的 参数，是一个Transformer（其他转换器也是同一原理）

37 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 StringIndexer
索引构建的顺序为标签的频率，优先编码频率较大的标签，所以出现频率最高的标签为0号 如果输入的是数值型的，会首先把它转化成字符型，然后再对其进行编码

38 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 （1）首先，引入所需要使用的类 。
>>> from pyspark.ml.feature import StringIndexer

39 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 （2）其次，构建1个DataFrame，设置StringIndexer的输入列和输出列的名字。
>>> df = spark.createDataFrame([(0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c")],["id", "category"]) >>> indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex")

40 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 （3）然后，通过fit()方法进行模型训练，用训练出的模型对原数据集进行处理，并通过indexed.show()进行展示。 >>> model = indexer.fit(df) >>> indexed = model.transform(df) >>> indexed.show() | id|category|categoryIndex| | 0| a| | | 1| b| | | 2| c| | | 3| a| | | 4| a| | | 5| c| |

41 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 IndexToString
与StringIndexer相对应，IndexToString的作用是把标签索引的一列重新映射回原有的字符型标签 其主要使用场景一般都是和StringIndexer配合，先用StringIndexer将标签转化成标签索引，进行模型训练，然后在预测标签的时候再把标签索引转化成原有的字符标签

42 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 >>> from pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer >>> toString = IndexToString(inputCol="categoryIndex", outputCol="originalCategory") >>> indexString = toString.transform(indexed) >>> indexString.select("id", "originalCategory").show() | id|originalCategory| | 0| a| | 1| b| | 2| c| | 3| a| | 4| a| | 5| c|

43 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 VectorIndexer
之前介绍的StringIndexer是针对单个类别型特征进行转换，倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换 通过为其提供maxCategories超参数，它可以自动识别哪些特征是类别型的，并且将原始值转换为类别索引。它基于不同特征值的数量来识别哪些特征需要被类别化，那些取值可能性最多不超过maxCategories的特征需要会被认为是类别型的

44 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 首先引入所需要的类，并构建数据集。
>>> from pyspark.ml.feature import VectorIndexer >>> from pyspark.ml.linalg import Vector, Vectors >>> df = spark.createDataFrame([ \ ... (Vectors.dense(-1.0, 1.0, 1.0),), \ ... (Vectors.dense(-1.0, 3.0, 1.0),), \ ... (Vectors.dense(0.0, 5.0, 1.0), )], ["features"])

45 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 然后，构建VectorIndexer转换器，设置输入和输出列，并进行模型训练。
>>> indexer = VectorIndexer(inputCol="features", outputCol="indexed", maxCategories=2) >>> indexerModel = indexer.fit(df)

46 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 接下来，通过VectorIndexerModel的categoryMaps成员来获得被转换的特征及其映射，这里可以看到，共有两个特征被转换，分别是0号和2号。 >>> categoricalFeatures = indexerModel.categoryMaps.keys() >>> print ("Choose"+str(len(categoricalFeatures))+ \ ... "categorical features:"+str(categoricalFeatures)) Chose 2 categorical features: [0, 2]

47 8.3.2 特征转换：标签和索引的转化 最后，把模型应用于原有的数据，并打印结果。
>>> indexed = indexerModel.transform(df) >>> indexed.show() | features| indexed| |[-1.0,1.0,1.0]|[1.0,1.0,0.0]| |[-1.0,3.0,1.0]|[1.0,3.0,0.0]| | [0.0,5.0,1.0]|[0.0,5.0,0.0]|

48 8.4 分类与回归 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 8.4.2 决策树分类器

49 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的。 参数估计的方法是在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数枚举参数的所有可能取值，找到最符合样本点分布的参数（或参数组合）。

50 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 任务描述：以iris数据集（iris）为例进行分析（iris下载地址： iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。为了便于理解，这里主要用后两个属性（花瓣的长度和宽度）来进行分类。

51 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 首先我们先取其中的后两类数据，用二项逻辑斯蒂回归进行二分类分析
第1步：导入本地向量Vector和Vectors，导入所需要的类。 >>> from pyspark.ml.linalg import Vector,Vectors >>> from pyspark.sql import Row,functions >>> from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator >>> from pyspark.ml import Pipeline >>> from pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer, \ ... VectorIndexer,HashingTF, Tokenizer >>> from pyspark.ml.classification import LogisticRegression, \ ... LogisticRegressionModel,BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression

52 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 2.第2步：我们定制一个函数，来返回一个指定的数据，然后读取文本文件，第一个map把每行的数据用“,”隔开，比如在我们的数据集中，每行被分成了5部分，前4部分是鸢尾花的4个特征，最后一部分是鸢尾花的分类；我们这里把特征存储在Vector中，创建一个Iris模式的RDD，然后转化成dataframe；最后调用show()方法来查看一下部分数据。 >>> def f(x): rel = {} rel['features']=Vectors. \ dense(float(x[0]),float(x[1]),float(x[2]),float(x[3])) rel['label'] = str(x[4]) return rel 导入spark.implicits._，使其支持把一个RDD隐式转换为一个DataFrame。我们用case class定义一个schema:Iris，Iris就是我们需要的数据的结构；然后读取文本文件，第一个map把每行的数据用“,”隔开，比如在我们的数据集中，每行被分成了5部分，前4部分是鸢尾花的4个特征，最后一部分是鸢尾花的分类；我们这里把特征存储在Vector中，创建一个Iris模式的RDD，然后转化成dataframe；最后调用show()方法来查看一下部分数据。 剩余代码见下一页

53 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 >>> data = spark.sparkContext. \
... textFile("file:///usr/local/spark/iris.txt"). \ ... map(lambda line: line.split(',')). \ ... map(lambda p: Row(**f(p))). \ ... toDF() >>> data.show() | features| label| |[5.1,3.5,1.4,0.2]|Iris-setosa| |[4.9,3.0,1.4,0.2]|Iris-setosa| |[4.7,3.2,1.3,0.2]|Iris-setosa| |[4.6,3.1,1.5,0.2]|Iris-setosa| ……… only showing top 20 rows

54 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 3.第3步：分别获取标签列和特征列，进行索引并进行重命名。
>>> labelIndexer = StringIndexer(). \ ... setInputCol("label"). \ ... setOutputCol("indexedLabel"). \ ... fit(data) >>> featureIndexer = VectorIndexer(). \ ... setInputCol("features"). \ ... setOutputCol("indexedFeatures"). \

55 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器  第4步：设置LogisticRegression算法的参数。这里设置了循环次数为100次，规范化项为0.3等，具体可以设置的参数，可以通过explainParams()来获取，还能看到程序已经设置的参数的结果。 >>> lr = LogisticRegression(). \ ... setLabelCol("indexedLabel"). \ ... setFeaturesCol("indexedFeatures"). \ ... setMaxIter(100). \ ... setRegParam(0.3). \ ... setElasticNetParam(0.8) >>> print("LogisticRegression parameters:\n" + lr.explainParams())

56 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 第5步：设置一个IndexToString的转换器，把预测的类别重新转化成字符型的。构建一个机器学习流水线，设置各个阶段。上一个阶段的输出将是本阶段的输入。 >>> labelConverter = IndexToString(). \ ... setInputCol("prediction"). \ ... setOutputCol("predictedLabel"). \ ... setLabels(labelIndexer.labels) >>> lrPipeline = Pipeline(). \ ... setStages([labelIndexer, featureIndexer, lr, labelConverter])

57 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 第6步：把数据集随机分成训练集和测试集，其中训练集占70%。Pipeline本质上是一个评估器，当Pipeline调用fit()的时候就产生了一个PipelineModel，它是一个转换器。然后，这个PipelineModel就可以调用transform()来进行预测，生成一个新的DataFrame，即利用训练得到的模型对测试集进行验证。 >>> trainingData, testData = data.randomSplit([0.7, 0.3]) >>> lrPipelineModel = lrPipeline.fit(trainingData) >>> lrPredictions = lrPipelineModel.transform(testData)

58 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 第7步：输出预测的结果，其中，select选择要输出的列，collect获取所有行的数据，用foreach把每行打印出来。 >>> preRel = lrPredictions.select( \ ... "predictedLabel", \ ... "label", \ ... "features", \ ... "probability"). \ ... collect() >>> for item in preRel: print(str(item['label'])+','+ \ str(item['features'])+'-->prob='+ \ str(item['probability'])+',predictedLabel'+ \ str(item['predictedLabel']))

59 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 第8步：对训练的模型进行评估。创建一个MulticlassClassificationEvaluator实例，用setter方法把预测分类的列名和真实分类的列名进行设置，然后计算预测准确率。 >>> evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(). \ ... setLabelCol("indexedLabel"). \ ... setPredictionCol("prediction") >>> lrAccuracy = evaluator.evaluate(lrPredictions) >>> lrAccuracy #模型预测的准确率

60 8.4.1 逻辑斯蒂回归分类器 第9步：可以通过model来获取训练得到的逻辑斯蒂模型。lrPipelineModel是一个PipelineModel，因此，可以通过调用它的stages方法来获取模型，具体如下： >>> lrModel = lrPipelineModel.stages[2] >>> print ("Coefficients: \n " + str(lrModel.coefficientMatrix)+ \ ... "\nIntercept: "+str(lrModel.interceptVector)+ \ ... "\n numClasses: "+str(lrModel.numClasses)+ \ ... "\n numFeatures: "+str(lrModel.numFeatures)) Coefficients: 3 X 4 CSRMatrix (1,3) (2,2) (2,3) Intercept: [ , , ] numClasses: 3 numFeatures: 4

61 8.4.2 决策树分类器 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，这里主要介绍用于分类的决策树。决策树模式呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。学习时利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝

62 8.4.2 决策树分类器 我们以iris数据集（iris）为例进行分析（iris下载地址： iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集。

63 8.4.2 决策树分类器 1. 导入需要的包 >>> from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassificationModel >>> from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier >>> from pyspark.ml import Pipeline,PipelineModel >>> from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator >>> from pyspark.ml.linalg import Vector,Vectors >>> from pyspark.sql import Row >>> from pyspark.ml.feature import IndexToString,StringIndexer,VectorIndexer

64 8.4.2 决策树分类器 2.第2步：读取文本文件，第一个map把每行的数据用“,”隔开，比如在我们的数据集中，每行被分成了5部分，前4部分是鸢尾花的4个特征，最后一部分是鸢尾花的分类；我们这里把特征存储在Vector中，创建一个Iris模式的RDD，然后转化成dataframe。 >>> def f(x): rel = {} rel['features']=Vectors. \ dense(float(x[0]),float(x[1]),float(x[2]),float(x[3])) rel['label'] = str(x[4]) return rel >>> data = spark.sparkContext. \ ... textFile("file:///usr/local/spark/iris.txt"). \ ... map(lambda line: line.split(',')). \ ... map(lambda p: Row(**f(p))). \ ... toDF() 导入spark.implicits._，使其支持把一个RDD隐式转换为一个DataFrame。我们用case class定义一个schema:Iris，Iris就是我们需要的数据的结构；然后读取文本文件，第一个map把每行的数据用“,”隔开，比如在我们的数据集中，每行被分成了5部分，前4部分是鸢尾花的4个特征，最后一部分是鸢尾花的分类；我们这里把特征存储在Vector中，创建一个Iris模式的RDD，然后转化成dataframe；然后把刚刚得到的数据注册成一个表iris，注册成这个表之后，我们就可以通过sql语句进行数据查询；选出我们需要的数据后，我们可以把结果打印出来查看一下数据。

65 8.4.2 决策树分类器 第3步：进一步处理特征和标签，把数据集随机分成训练集和测试集，其中训练集占70%。
>>> labelIndexer = StringIndexer(). \ ... setInputCol("label"). \ ... setOutputCol("indexedLabel"). \ ... fit(data) >>> featureIndexer = VectorIndexer(). \ ... setInputCol("features"). \ ... setOutputCol("indexedFeatures"). \ ... setMaxCategories(4). \ >>> labelConverter = IndexToString(). \ ... setInputCol("prediction"). \ ... setOutputCol("predictedLabel"). \ ... setLabels(labelIndexer.labels) >>> trainingData, testData = data.randomSplit([0.7, 0.3])

66 8.4.2 决策树分类器 第4步：创建决策树模型DecisionTreeClassifier，通过setter的方法来设置决策树的参数，也可以用ParamMap来设置。这里仅需要设置特征列（FeaturesCol）和待预测列（LabelCol）。具体可以设置的参数可以通过explainParams()来获取。 >>> dtClassifier = DecisionTreeClassifier(). \ ... setLabelCol("indexedLabel"). \ ... setFeaturesCol("indexedFeatures")

67 8.4.2 决策树分类器 第5步：构建机器学习流水线（Pipeline），在训练数据集上调用fit()进行模型训练，并在测试数据集上调用transform()方法进行预测。 >>> dtPipeline = Pipeline(). \ ... setStages([labelIndexer, featureIndexer, dtClassifier, labelConverter]) >>> dtPipelineModel = dtPipeline.fit(trainingData) >>> dtPredictions = dtPipelineModel.transform(testData) >>> dtPredictions.select("predictedLabel", "label", "features").show(20) | predictedLabel| label| features| | Iris-setosa| Iris-setosa|[4.4,3.0,1.3,0.2]| | Iris-setosa| Iris-setosa|[4.6,3.4,1.4,0.3]| | Iris-setosa| Iris-setosa|[4.9,3.1,1.5,0.1]| | Iris-setosa| Iris-setosa|[5.0,3.2,1.2,0.2]| 剩余代码见下一页

68 8.4.2 决策树分类器 >>> evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(). \ ... setLabelCol("indexedLabel"). \ ... setPredictionCol("prediction") >>> dtAccuracy = evaluator.evaluate(dtPredictions) >>> dtAccuracy #模型的预测准确率

69 8.4.2 决策树分类器 第6步：可以通过调用DecisionTreeClassificationModel的toDebugString方法，查看训练的决策树模型结构。 >>> treeModelClassifier = dtPipelineModel.stages[2] >>> print("Learned classification tree model:\n" + \ ... str(treeModelClassifier.toDebugString)) Learned classification tree model: DecisionTreeClassificationModel (uid=DecisionTreeClassifier_ bb4c1) of depth 5 with 15 nodes If (feature 2 <= 2.45) Predict: 2.0 Else (feature 2 > 2.45) If (feature 2 <= 4.75) Predict: 0.0 Else (feature 2 > 4.75) If (feature 3 <= 1.75) If (feature 2 <= 4.95) ……

70 本章小结 1、机器学习、Spark MLlib的基本概念 2、机器学习工作流 构建一个机器学习工作流、特征抽取、转化和选择
[TF-IDF、Word2Vec、CountVectorizer、标签和索引的转化、卡方选择器] 3、分类与回归 （逻辑斯蒂回归分类器、决策树分类器）

71 附录A：主讲教师林子雨简介 主讲教师：林子雨 单位：厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@xmu.edu.cn
个人网页： 数据库实验室网站： 扫一扫访问个人主页 林子雨，男，1978年出生，博士（毕业于北京大学），现为厦门大学计算机科学系助理教授（讲师），曾任厦门大学信息科学与技术学院院长助理、晋江市发展和改革局副局长。中国计算机学会数据库专业委员会委员，中国计算机学会信息系统专业委员会委员。国内高校首个“数字教师”提出者和建设者，厦门大学数据库实验室负责人，厦门大学云计算与大数据研究中心主要建设者和骨干成员，2013年度和2017年度厦门大学教学类奖教金获得者，荣获2017年福建省精品在线开放课程、2018年厦门大学高等教育成果特等奖、2018年福建省高等教育教学成果二等奖、2018年国家精品在线开放课程。主要研究方向为数据库、数据仓库、数据挖掘、大数据、云计算和物联网，并以第一作者身份在《软件学报》《计算机学报》和《计算机研究与发展》等国家重点期刊以及国际学术会议上发表多篇学术论文。作为项目负责人主持的科研项目包括1项国家自然科学青年基金项目(No )、1项福建省自然科学青年基金项目(No.2013J05099)和1项中央高校基本科研业务费项目(No )，主持的教改课题包括1项2016年福建省教改课题和1项2016年教育部产学协作育人项目，同时，作为课题负责人完成了国家发改委城市信息化重大课题、国家物联网重大应用示范工程区域试点泉州市工作方案、2015泉州市互联网经济调研等课题。中国高校首个“数字教师”提出者和建设者，2009年至今，“数字教师”大平台累计向网络免费发布超过500万字高价值的研究和教学资料，累计网络访问量超过500万次。打造了中国高校大数据教学知名品牌，编著出版了中国高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材《大数据技术原理与应用》，并成为京东、当当网等网店畅销书籍；建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，为教师教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式服务，年访问量超过100万次。

72 附录B：大数据学习路线图 大数据学习路线图访问地址：

73 附录C：《大数据技术原理与应用》教材 扫一扫访问教材官网
《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用（第2版）》，由厦门大学计算机科学系林子雨博士编著，是国内高校第一本系统介绍大数据知识的专业教材。人民邮电出版社 ISBN: 定价：49.80元 全书共有15章，系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、Spark、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让读者更好地学习和掌握大数据关键技术。 本书可以作为高等院校计算机专业、信息管理等相关专业的大数据课程教材，也可供相关技术人员参考、学习、培训之用。 扫一扫访问教材官网 欢迎访问《大数据技术原理与应用——概念、存储、处理、分析与应用》教材官方网站：

74 附录D：《大数据基础编程、实验和案例教程》
本书是与《大数据技术原理与应用（第2版）》教材配套的唯一指定实验指导书 步步引导，循序渐进，详尽的安装指南为顺利搭建大数据实验环境铺平道路 深入浅出，去粗取精，丰富的代码实例帮助快速掌握大数据基础编程方法 精心设计，巧妙融合，五套大数据实验题目促进理论与编程知识的消化和吸收 结合理论，联系实际，大数据课程综合实验案例精彩呈现大数据分析全流程 清华大学出版社  ISBN: 定价：59元

75 附录E：《Spark编程基础（Scala版）》
厦门大学 林子雨，赖永炫，陶继平  编著 披荆斩棘，在大数据丛林中开辟学习捷径 填沟削坎，为快速学习Spark技术铺平道路 深入浅出，有效降低Spark技术学习门槛 资源全面，构建全方位一站式在线服务体系 人民邮电出版社出版发行，ISBN: 教材官网： 本书以Scala作为开发Spark应用程序的编程语言，系统介绍了Spark编程的基础知识。全书共8章，内容包括大数据技术概述、Scala语言基础、Spark的设计与运行原理、Spark环境搭建和使用方法、RDD编程、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。本书每个章节都安排了入门级的编程实践操作，以便读者更好地学习和掌握Spark编程方法。本书官网免费提供了全套的在线教学资源，包括讲义PPT、习题、源代码、软件、数据集、授课视频、上机实验指南等。

76 附录F：高校大数据课程公共服务平台 扫一扫访问平台主页 扫一扫观看3分钟FLASH动画宣传片

77 Department of Computer Science, Xiamen University, 2019