在机器学习中处理大量数据

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。

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 SparkSessionspark=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 Pipelinefrom 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_featuresassembler = 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"] + colsdf = 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 pdpd.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())

227959766

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AUCevaluator = 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=100If (feature 23 in {0.0})If (feature 97 <= 7792.0)Predict: 0.0Else (feature 97 > 7792.0)If (feature 94 <= 19.5)Predict: 0.0Else (feature 94 > 19.5)Predict: 1.0Else (feature 23 not in {0.0})If (feature 96 <= 12.5)If (feature 97 <= 3368.0)Predict: 0.0Else (feature 97 > 3368.0)Predict: 1.0Else (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, CrossValidatorparam_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cvcv_model = cv.fit(train)# 查看最优模型print("numNodes = ", cv_model.bestModel.numNodes)print("depth = ", cv_model.bestModel.depth)

numNodes = 429depth = 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"].metadatatemp = 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)    #breakdf_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。

 

End.

作者：牧小熊

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