在机器学习中处理大量数据!
↑↑↑关注后"星标"Datawhale
每日干货 & 每月组队学习,不错过
Datawhale干货
作者:牧小熊,华中农业大学,Datawhale成员
知乎 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005
之前系统梳理过大数据概念和基础知识(可点击),本文基于PySpark在机器学习实践中的用法,希望对大数据学习的同学起到抛砖引玉的作用。(当数据集较小时,用Pandas足够,当数据量较大时,就需要利用分布式数据处理工具,Spark很适用)
1.PySpark简介
Apache Spark是一个闪电般快速的实时处理框架。它进行内存计算以实时分析数据。由于Apache Hadoop MapReduce仅执行批处理并且缺乏实时处理功能,因此它开始出现。因此,引入了Apache Spark,因为它可以实时执行流处理,也可以处理批处理。
Apache Spark是Scala语言实现的一个计算框架。为了支持Python语言使用Spark,Apache Spark社区开发了一个工具PySpark。我们可以通过Python语言操作RDDs
RDD简介
RDD (Resiliennt Distributed Datasets)
•RDD = 弹性 + 分布式 Datasets
1)分布式,好处是让数据在不同工作节点并行存储,并行计算
2)弹性,指的节点存储时,既可以使用内存,也可以使用外存
•RDD还有个特性是延迟计算,也就是一个完整的RDD运行任务分成两部分:Transformation和Action
Spark RDD的特性:
分布式:可以分布在多台机器上进行并行处理
弹性:计算过程中内存不够时,它会和磁盘进行数据交换
基于内存:可以全部或部分缓存在内存中
只读:不能修改,只能通过转换操作生成新的 RDD
2.Pandas和PySpark对比
可以参考这位作者的,详细的介绍了pyspark与pandas之间的区别:
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/79673483
3.PySpark实战小练
数据集:从1994年人口普查数据库中提取。(后台回复“210323”可获取)
TO DO:预测一个人新收入是否会超过5万美金
参数说明:
创建SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.appName('adult').getOrCreate()
读取数据
df = spark.read.csv('adult.csv', inferSchema = True, header=True) #读取csv文件
df.show(3) #用来显示前3行
注意:pyspark必须创建SparkSession才能像类似于pandas一样操作数据集
我们看看数据集:
cols = df.columns #和pandas一样看列名
df.printSchema()
root
|-- age: integer (nullable = true)
|-- workclass: string (nullable = true)
|-- fnlwgt: integer (nullable = true)
|-- education: string (nullable = true)
|-- education-num: integer (nullable = true)
|-- marital-status: string (nullable = true)
|-- occupation: string (nullable = true)
|-- relationship: string (nullable = true)
|-- race: string (nullable = true)
|-- sex: string (nullable = true)
|-- capital-gain: integer (nullable = true)
|-- capital-loss: integer (nullable = true)
|-- hours-per-week: integer (nullable = true)
|-- native-country: string (nullable = true)
|-- income: string (nullable = true)
#找到所有的string类型的变量
#dtypes用来看数据变量类型
cat_features = [item[0] for item in df.dtypes if item[1]=='string']
# 需要删除 income列,否则标签泄露
cat_features.remove('income')
#找到所有数字变量
num_features = [item[0] for item in df.dtypes if item[1]!='string']
对于类别变量我们需要进行编码,在pyspark中提供了StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssembler特征编码模式:
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssemblerstages = []
for col in cat_features:# 字符串转成索引string_index = StringIndexer(inputCol = col, outputCol = col + 'Index')# 转换为OneHot编码encoder = OneHotEncoder(inputCols=[string_index.getOutputCol()], outputCols=[col + "_one_hot"])# 将每个字段的转换方式 放到stages中stages += [string_index, encoder]# 将income转换为索引
label_string_index = StringIndexer(inputCol = 'income', outputCol = 'label')
# 添加到stages中
stages += [label_string_index]# 类别变量 + 数值变量
assembler_cols = [c + "_one_hot" for c in cat_features] + num_features
assembler = VectorAssembler(inputCols=assembler_cols, outputCol="features")
stages += [assembler]# 使用pipeline完成数据处理
pipeline = Pipeline(stages=stages)
pipeline_model = pipeline.fit(df)
df = pipeline_model.transform(df)
selected_cols = ["label", "features"] + cols
df = df.select(selected_cols)
因为pyspark显示的数据比较像Mysql 那样不方便观看,因此我们转成pandas:
import pandas as pd
pd.DataFrame(df.take(20), columns = df.columns)
通过pandas发现,好像还有较多字符串变量,难道特征编码失败了?
原来是使用VectorAssembler直接将特征转成了features这一列,pyspark做ML时 需要特征编码好了并做成向量列,
到这里,数据的特征工程就做好了。
分割数据集 测试集
train, test = df.randomSplit([0.7, 0.3], seed=2021)
print(train.count())
print(test.count())
22795
9766
可以看到,训练集和测试集安装7:3的比例分割了,接下来就是构建模型进行训练。
逻辑回归
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
# 创建模型
lr = LogisticRegression(featuresCol = 'features', labelCol = 'label',maxIter=10)
lr_model = lr.fit(train)
可以看到ML的用法和sklearn非常的像,因此使用起来也是相当的方便。
#结果预测predictions = lr_model.transform(test)
看看predictions的结构
predictions.printSchema()
root
|-- label: double (nullable = false)
|-- features: vector (nullable = true)
|-- age: integer (nullable = true)
|-- workclass: string (nullable = true)
|-- fnlwgt: integer (nullable = true)
|-- education: string (nullable = true)
|-- education-num: integer (nullable = true)
|-- marital-status: string (nullable = true)
|-- occupation: string (nullable = true)
|-- relationship: string (nullable = true)
|-- race: string (nullable = true)
|-- sex: string (nullable = true)
|-- capital-gain: integer (nullable = true)
|-- capital-loss: integer (nullable = true)
|-- hours-per-week: integer (nullable = true)
|-- native-country: string (nullable = true)
|-- income: string (nullable = true)
|-- rawPrediction: vector (nullable = true)
|-- probability: vector (nullable = true)
|-- prediction: double (nullable = false)
抽取需要的信息
selected = predictions.select("label", "prediction", "probability", "age", "occupation")
display(selected)
selected.show(4)
技术AUC值
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
# 模型评估,通过原始数据 rawPrediction计算AUC
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction")
print('AUC:', evaluator.evaluate(predictions))
AUC:0.9062153434371653
进行网格调参
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator# 创建网络参数,用于交叉验证
param_grid = (ParamGridBuilder().addGrid(lr.regParam, [0.01, 0.5, 2.0]).addGrid(lr.elasticNetParam, [0.0, 0.5, 1.0]).addGrid(lr.maxIter, [1, 5, 10]).build())
# 五折交叉验证,设置模型,网格参数,验证方法,折数
cv = CrossValidator(estimator=lr, estimatorParamMaps=param_grid, evaluator=evaluator, numFolds=5)
# 交叉验证运行
cv_model = cv.fit(train)
# 对于测试数据,使用五折交叉验证
predictions = cv_model.transform(test)
print('AUC:', evaluator.evaluate(predictions))
AUC:0.9054096433333642
决策树模型
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier# 创建决策树模型
dt = DecisionTreeClassifier(featuresCol = 'features', labelCol = 'label', maxDepth = 3)
dt_model = dt.fit(train)#查看决策树结构
print(dt_model._call_java('toDebugString'))
DecisionTreeClassificationModel: uid=DecisionTreeClassifier_4bd113e9a3c2, depth=3, numNodes=11, numClasses=2, numFeatures=100
If (feature 23 in {0.0})
If (feature 97 <= 7792.0)
Predict: 0.0
Else (feature 97 > 7792.0)
If (feature 94 <= 19.5)
Predict: 0.0
Else (feature 94 > 19.5)
Predict: 1.0
Else (feature 23 not in {0.0})
If (feature 96 <= 12.5)
If (feature 97 <= 3368.0)
Predict: 0.0
Else (feature 97 > 3368.0)
Predict: 1.0
Else (feature 96 > 12.5)
Predict: 1.0
predictions = dt_model.transform(test)
predictions.printSchema()
root
|-- label: double (nullable = false)
|-- features: vector (nullable = true)
|-- age: integer (nullable = true)
|-- workclass: string (nullable = true)
|-- fnlwgt: integer (nullable = true)
|-- education: string (nullable = true)
|-- education-num: integer (nullable = true)
|-- marital-status: string (nullable = true)
|-- occupation: string (nullable = true)
|-- relationship: string (nullable = true)
|-- race: string (nullable = true)
|-- sex: string (nullable = true)
|-- capital-gain: integer (nullable = true)
|-- capital-loss: integer (nullable = true)
|-- hours-per-week: integer (nullable = true)
|-- native-country: string (nullable = true)
|-- income: string (nullable = true)
|-- rawPrediction: vector (nullable = true)
|-- probability: vector (nullable = true)
|-- prediction: double (nullable = false)
#计算AUC值from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluatorevaluator = BinaryClassificationEvaluator()
evaluator.evaluate(predictions)
0.7455098804457034
网格搜参数
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator
param_grid = (ParamGridBuilder().addGrid(dt.maxDepth, [1, 2, 6, 10]).addGrid(dt.maxBins, [20, 40, 80]).build())
# 设置五折交叉验证
cv = CrossValidator(estimator=dt, estimatorParamMaps=param_grid, evaluator=evaluator, numFolds=5)
# 运行cv
cv_model = cv.fit(train)
# 查看最优模型
print("numNodes = ", cv_model.bestModel.numNodes)
print("depth = ", cv_model.bestModel.depth)
numNodes = 429
depth = 10
# 使用五折交叉验证进行预测
predictions = cv_model.transform(test)
evaluator.evaluate(predictions)
0.7850384321616918
随机森林
from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier
# 随机森林
rf = RandomForestClassifier(featuresCol = 'features', labelCol = 'label')
rf_model = rf.fit(train)
predictions = rf_model.transform(test)
predictions.printSchema()
selected = predictions.select("label", "prediction", "probability", "age", "occupation")
display(selected)evaluator = BinaryClassificationEvaluator()
evaluator.evaluate(predictions)
0.8932162982538805
一样的方法
param_grid = (ParamGridBuilder().addGrid(rf.maxDepth, [3, 5, 7]).addGrid(rf.maxBins, [20, 50]).addGrid(rf.numTrees, [5, 10]).build())
cv = CrossValidator(estimator=rf, estimatorParamMaps=param_grid, evaluator=evaluator, numFolds=5)
# 运行CV(大约6分钟)
cv_model = cv.fit(train)
predictions = cv_model.transform(test)
evaluator.evaluate(predictions)
0.8948376797236669
查看模型的结构和特征重要性
best_model
RandomForestClassificationModel: uid=RandomForestClassifier_15bbbdd6642a, numTrees=10, numClasses=2, numFeatures=100
best_model.featureImportances
太长了省略
df.schema['features'].metadata
temp = df.schema["features"].metadata["ml_attr"]["attrs"]
df_importance = pd.DataFrame(columns=['idx', 'name'])
for attr in temp['numeric']:temp_df = {}temp_df['idx'] = attr['idx']temp_df['name'] = attr['name']#print(temp_df)df_importance = df_importance.append(temp_df, ignore_index=True)#print(attr['idx'], attr['name'])#print(attr)#break
df_importance
for attr in temp['binary']:temp_df = {}temp_df['idx'] = attr['idx']temp_df['name'] = attr['name']df_importance = df_importance.append(temp_df, ignore_index=True)
df_importance
对特征重要性进行可视化
df_temp = pd.DataFrame(best_model.featureImportances.toArray())
df_temp.columns = ['feature_importance']
df_importance = df_importance.merge(df_temp, left_index=True, right_index=True)
df_importance.sort_values(by=['feature_importance'], ascending=False, inplace=True)
df_importance
4.小结
本节选用了一个常规的数据集,需要通过UCI提供的数据预测个人收入是否会大于5万,本节用PySpark对数据进行了读取,特征的编码以及特征的构建,并分别使用了逻辑回归、决策树以及随机森林算法展示数据预测的过程。
spark通过封装成pyspark后使用难度降低了很多,而且pyspark的ML包提供了基本的机器学习模型,可以直接使用,模型的使用方法和sklearn比较相似,因此学习成本较低。
“整理不易,点赞三连↓
在机器学习中处理大量数据!相关推荐
- 机器学习中如何处理缺失数据(NAN和Ifo)?
机器学习中如何处理缺失数据(NAN)? 文章目录: 一.NAN 和 Inf 二.机器学习中空值的处理方法 一.NAN 和 Inf NAN(Not A number):意思:不是一个数字,是一个空值 I ...
- 机器学习 处理不平衡数据_在机器学习中处理不平衡数据
机器学习 处理不平衡数据 As an ML engineer or data scientist, sometimes you inevitably find yourself in a situat ...
- 机器学习中如何解决数据不平衡问题?
文章目录 目录 什么是数据不平衡问题? 数据不平衡会造成什么影响? 如何处理数据不平衡问题? 1.重新采样训练集 1.1随机欠抽样 1.2.基于聚类的过采样 2.使用K-fold交叉验证 3.转化为一 ...
- azure机器学习_如何在Azure机器学习中使用JSON数据
azure机器学习 Azure Machine Learning (also known as Azure ML) is cloud-based machine learning solution o ...
- 【机器学习】在机器学习中处理大量数据!
作者:牧小熊,华中农业大学,Datawhale成员 知乎 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005 之前系统梳理过大数据概念和基础知识(可点击),本文基于PyS ...
- 机器学习中如何处理不平衡数据?
点击"小詹学Python",选择"星标"公众号 重磅干货,第一时间送达 选自 | TowardsDataScience 参与 | 贾伟.路 本文转载自机器之心, ...
- 机器学习中的标签数据和无标签数据(监督、非监督和半监督学习)
原文链接http://www.shujuren.org/article/62.html 原文如下 监督式和非监督式机器学习算法 作者 Frankchen 什么是监督式机器学习,它与和非监督式机器学习有 ...
- 机器学习中如何处理不平衡数据
https://mp.weixin.qq.com/s/x48Ctb0_Eu1kcSGTYLt5BQ
- 机器学习中的数据简介
数据是机器学习领域的重要组成部分.它指的是可用于训练机器学习模型的一组观察或测量.可用于训练和测试的数据的质量和数量在确定机器学习模型的性能方面起着重要作用.数据可以采用各种形式,例如数字.分类或时间 ...
最新文章
- 熬了一个通宵,终于把 7 千万个 Key 删完了
- Django中提供的6种缓存方式
- halcon可以用python吗_如何基于pythonnet调用halcon脚本
- Java中SeparatedListAdapter类的实现
- jQuery 3.0 的 setter/getter 模式
- 谷歌浏览器如何使用网页截图
- Qt工作笔记-ListWidget拖动(拖拽)到QGraphicsScene
- 面试题:为什么局部变量不赋初始值报错
- HDU 1698 Just a Hook 线段树
- javascript继承的原理
- H5游戏开发:FC小蜜蜂
- QT界面无法显示中文
- 如何快速的入门单片机?单片机自学教程有哪些?
- 如何引导机器?如何面临人机结合?《​人工智能与人类未来》
- C#/VB.NET 如何旋转PDF页面
- C语言全局变量那些事儿
- HMS Core Discovery第15期直播预告|构筑立体世界,共造沉浸式营销
- 网线还能这样玩???(哈哈哈,记一次差点被揍事件)
- 英语入门文章阅读第一篇
- 算法之二维数组(大炮打蚊子)