Статьи

Apache Spark Учебное пособие по машинному обучению

Ноябрь 19, 2018

Примечание редактора: не пропустите наш новый бесплатный учебный курс по требованию о том, как создавать приложения конвейера данных с использованием Apache Spark — узнайте больше здесь.

Деревья решений широко используются для задач машинного обучения классификации и регрессии. В этом посте я помогу вам начать использовать деревья классификации Apli Spark MLlib для машинного обучения для классификации.

Обзор алгоритмов ML

В целом, машинное обучение может быть разбито на два класса алгоритмов: контролируемый и неконтролируемый.

искровые mllib-1

Контролируемые алгоритмы используют помеченные данные, в которых вход и выход передаются в алгоритм. Неуправляемые алгоритмы не имеют выходов заранее. Эти алгоритмы оставляют смысл данных без меток.

Три категории методов машинного обучения

Три общие категории методов машинного обучения — классификация, кластеризация и совместная фильтрация.

машинное обучение-категория

  • Классификация. Gmail использует метод машинного обучения, называемый классификацией, для определения того, является ли электронная почта спамом или нет, на основе данных электронного письма: отправитель, получатели, тема и тело сообщения. Классификация берет набор данных с известными метками и изучает, как маркировать новые записи на основе этой информации.
  • Кластеризация. Новости Google используют технику, называемую кластеризацией, для группировки новостных статей по различным категориям на основе заголовка и содержания. Алгоритмы кластеризации обнаруживают группировки, которые встречаются в коллекциях данных.
  • Коллаборативная фильтрация: Amazon использует метод машинного обучения, называемый коллективной фильтрацией (обычно называемый рекомендацией), для определения того, какие продукты пользователям понравятся, исходя из их истории и сходства с другими пользователями.

классификация

Классификация — это семейство контролируемых алгоритмов машинного обучения, которые обозначают входные данные как принадлежащие одному из нескольких предопределенных классов. Некоторые общие случаи использования для классификации включают в себя:

  • обнаружение мошенничества с кредитными картами
  • обнаружение спама в электронной почте

Данные классификации помечены, например, как спам / не спам или мошенничество / не мошенничество. Машинное обучение присваивает метку или класс новым данным.

Вы классифицируете что-то на основе заранее определенных особенностей. Особенности — это «если вопросы», которые вы задаете. Этикетка является ответом на эти вопросы. В этом примере, если он ходит, плавает и крякает, как утка, то ярлык «утка».

Maching-обучения-утки

Кластеризация

При кластеризации алгоритм группирует объекты по категориям, анализируя сходства между входными примерами. Кластеризация включает в себя:

  • Группировка результатов поиска
  • Группировка клиентов
  • Обнаружение аномалий
  • Текстовая категоризация

кластеризация-люди

Кластеризация использует неконтролируемые алгоритмы, которые не имеют выходов заранее.

искровой машинно-учебник-блог-img5

Кластеризация с использованием алгоритма K-средних начинается с инициализации всех координат центроидами. С каждым проходом алгоритма каждая точка присваивается ближайшему центроиду на основе некоторой метрики расстояния, обычно евклидова расстояния. Центроиды затем обновляются, чтобы стать «центрами» всех точек, назначенных ему в этом проходе. Это повторяется до тех пор, пока не произойдет минимальное изменение в центрах.

Совместная фильтрация

Алгоритмы совместной фильтрации рекомендуют элементы (это часть фильтрации) на основе информации о предпочтениях многих пользователей (это часть для совместной работы). Подход коллективной фильтрации основан на сходстве; люди, которым нравились подобные предметы в прошлом, будут любить подобные предметы в будущем. Целью алгоритма совместной фильтрации является получение данных о предпочтениях от пользователей и создание модели, которая может использоваться для рекомендаций или прогнозов. Тед любит фильмы A, B и C. Кэрол любит фильмы B и C. Мы берем эти данные и используем алгоритм для построения модели. Затем, когда у нас появляются новые данные, например, Бобу нравится фильм B, мы используем модель, чтобы предсказать, что C является возможной рекомендацией для Боба.

совместная фильтрация

Деревья решений

Деревья решений создают модель, которая прогнозирует класс или метку на основе нескольких входных функций. Деревья решений работают, оценивая выражение, содержащее элемент в каждом узле, и выбирая ответвление для следующего узла на основе ответа. Дерево решений для прогнозирования выживания на Титанике показано ниже. Функциональные вопросы — это узлы, а ответы «да» или «нет» — это ветви в дереве для дочерних узлов.

  • Q1: секс мужской?
    • да
    • Q2: возраст> 9,5?
      • нет
      • Sibsp> 2,5?
        • нет
        • умер

искровой машинно-учебник-блог-img7

Дерево, показывающее выживание пассажиров на Титанике («сибсп» — это число супругов или братьев и сестер на борту). Цифры под листьями показывают вероятность выживания и процент наблюдений в листе.

Проанализируйте задержки полета с помощью сценария машинного обучения

Наши данные взяты из http://www.transtats.bts.gov/DL_SelectFields.asp?Table_ID=236&DB_Short_Name=On-Time . Мы используем информацию о рейсе за январь 2014 года. Для каждого рейса у нас есть следующая информация:

искровой машинно-учебник-блог-img8

В этом сценарии мы создадим дерево для прогнозирования метки / классификации отложенных или не основанных на следующих функциях:

  • Метка → задерживается и не задерживается — задерживается, если задержка> 40 минут
  • Особенности → {day_of_month, день недели, crsdeptime, crsarrtime, перевозчик, crselapsedtime, origin, dest, delayed}

искровой машинно-учебник-блог-img9

Программного обеспечения

Это руководство будет работать в песочнице MapR, в которую входит Spark.

  • Вы можете скачать код и данные для запуска этих примеров здесь: https://github.com/caroljmcdonald/sparkmldecisiontree
  • Примеры в этом посте можно запустить в оболочке Spark после запуска с помощью команды spark-shell.
  • Вы также можете запустить код как отдельное приложение, как описано в руководстве по началу работы с Spark в MapR Sandbox .

Войдите в MapR Sandbox, как описано в разделе Начало работы с Spark в MapR Sandbox , используя идентификатор пользователя user01, пароль mapr. Скопируйте файл примера данных в домашнюю директорию песочницы / user / user01 с помощью scp. Начните искровую оболочку с:

1
$ spark-shell

Загрузка и анализ данных из файла CSV

Сначала мы импортируем пакеты машинного обучения. (В полях кода комментарии отображаются зеленым, а вывод — синим)

1
2
3
4
5
6
7
8
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.rdd.RDD
// Import classes for MLLib
import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree
import org.apache.spark.mllib.tree.model.DecisionTreeModel
import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils

В нашем примере каждый полет — это элемент, и мы используем класс случая Scala для определения схемы полета, соответствующей строке в файле данных csv.

1
2
// define the Flight Schema
case class Flight(dofM: String, dofW: String, carrier: String, tailnum: String, flnum: Int, org_id: String, origin: String, dest_id: String, dest: String, crsdeptime: Double, deptime: Double, depdelaymins: Double, crsarrtime: Double, arrtime: Double, arrdelay: Double, crselapsedtime: Double, dist: Int)

Функция ниже анализирует строку из файла данных в классе Flight.

1
2
3
4
5
// function to parse input into Flight class
def parseFlight(str: String): Flight = {
  val line = str.split(",")
  Flight(line(0), line(1), line(2), line(3), line(4).toInt, line(5), line(6), line(7), line(8), line(9).toDouble, line(10).toDouble, line(11).toDouble, line(12).toDouble, line(13).toDouble, line(14).toDouble, line(15).toDouble, line(16).toInt)
}

Мы используем данные о рейсе за январь 2014 года в качестве набора данных. Ниже мы загружаем данные из файла CSV в Resilient Distributed Dataset (RDD) . СДР могут иметь преобразования и действия , действие first () возвращает первый элемент СДР.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
// load the data into a  RDD
val textRDD = sc.textFile("/user/user01/data/rita2014jan.csv")
// MapPartitionsRDD[1] at textFile
 
// parse the RDD of csv lines into an RDD of flight classes
val flightsRDD = textRDD.map(parseFlight).cache()
flightsRDD.first()
 
//Array(Flight(1,3,AA,N338AA,1,12478,JFK,12892,LAX,900.0,914.0,14.0,1225.0,1238.0,13.0,385.0,2475),

Особенности извлечения

Чтобы построить модель классификатора, сначала извлеките функции, которые наиболее способствуют классификации. Мы определяем два класса или метки — Да (с задержкой) и Нет (без задержки). Рейс считается задержанным, если он опоздал более чем на 40 минут.

Функции для каждого элемента состоят из полей, показанных ниже:

  • Метка → задерживается и не задерживается — задерживается, если задержка> 40 минут
  • Особенности → {day_of_month, день недели, crsdeptime, crsarrtime, перевозчик, crselapsedtime, origin, dest, delayed}

Ниже мы преобразуем нечисловые объекты в числовые значения. Например, авиакомпания AA является номером 6. Исходящий ATL аэропорта — 273.

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
// create  airports RDD with ID and Name
var carrierMap: Map[String, Int] = Map()
var index: Int = 0
flightsRDD.map(flight => flight.carrier).distinct.collect.foreach(x => { carrierMap += (x -> index); index += 1 })
carrierMap.toString
//res2: String = Map(DL -> 5, F9 -> 10, US -> 9, OO -> 2, B6 -> 0, AA -> 6, EV -> 12, FL -> 1, UA -> 4, MQ -> 8, WN -> 13, AS -> 3, VX -> 7, HA -> 11)
 
// Defining a default vertex called nowhere
var originMap: Map[String, Int] = Map()
var index1: Int = 0
flightsRDD.map(flight => flight.origin).distinct.collect.foreach(x => { originMap += (x -> index1); index1 += 1 })
originMap.toString
//res4: String = Map(JFK -> 214,  LAX -> 294,  ATL -> 273,MIA -> 175 ...
 
  // Map airport ID to the 3-letter code to use for printlns
var destMap: Map[String, Int] = Map()
var index2: Int = 0
flightsRDD.map(flight => flight.dest).distinct.collect.foreach(x => { destMap += (x -> index2); index2 += 1 })

Определить массив объектов

функции-массив

Объекты преобразуются и помещаются в векторы объектов, которые представляют собой векторы чисел, представляющие значение для каждого объекта.

Затем мы создаем RDD, содержащий массивы объектов, состоящие из метки и объектов в числовом формате. Пример показан в этой таблице:

искровой машинно-учебник-блог-img11

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
//- Defining the features array
val mlprep = flightsRDD.map(flight => {
  val monthday = flight.dofM.toInt - 1 // category
  val weekday = flight.dofW.toInt - 1 // category
  val crsdeptime1 = flight.crsdeptime.toInt
  val crsarrtime1 = flight.crsarrtime.toInt
  val carrier1 = carrierMap(flight.carrier) // category
  val crselapsedtime1 = flight.crselapsedtime.toDouble
  val origin1 = originMap(flight.origin) // category
  val dest1 = destMap(flight.dest) // category
  val delayed = if (flight.depdelaymins.toDouble > 40) 1.0 else 0.0
  Array(delayed.toDouble, monthday.toDouble, weekday.toDouble, crsdeptime1.toDouble, crsarrtime1.toDouble, carrier1.toDouble, crselapsedtime1.toDouble, origin1.toDouble, dest1.toDouble)
})
mlprep.take(1)
//res6: Array[Array[Double]] = Array(Array(0.0, 0.0, 2.0, 900.0, 1225.0, 6.0, 385.0, 214.0, 294.0))

Создать помеченные точки

Из RDD, содержащего массивы объектов, мы создаем RDD, содержащий массивы LabeledPoints . Помеченная точка — это класс, который представляет вектор объектов и метку точки данных.

1
2
3
4
//Making LabeledPoint of features - this is the training data for the model
val mldata = mlprep.map(x => LabeledPoint(x(0), Vectors.dense(x(1), x(2), x(3), x(4), x(5), x(6), x(7), x(8))))
mldata.take(1)
//res7: Array[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = Array((0.0,[0.0,2.0,900.0,1225.0,6.0,385.0,214.0,294.0]))

Затем данные разделяются, чтобы получить хороший процент задержанных и не задержанных рейсов. Затем он разделяется на набор обучающих данных и набор тестовых данных.

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
// mldata0 is %85 not delayed flights
val mldata0 = mldata.filter(x => x.label == 0).randomSplit(Array(0.85, 0.15))(1)
// mldata1 is %100 delayed flights
val mldata1 = mldata.filter(x => x.label != 0)
// mldata2 is delayed and not delayed
val mldata2 = mldata0 ++ mldata1
 
//  split mldata2 into training and test data
val splits = mldata2.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
val (trainingData, testData) = (splits(0), splits(1))
 
testData.take(1)
//res21: Array[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] = Array((0.0,[18.0,6.0,900.0,1225.0,6.0,385.0,214.0,294.0]))

Тренировать модель

модель-тренинги1

Далее мы подготавливаем значения для параметров, которые требуются для дерева решений:

  • categoricalFeaturesInfo которая указывает, какие функции являются категориальными и сколько категориальных значений может принимать каждая из этих функций. Первый элемент здесь представляет день месяца и может принимать значения от 0 до 31. Второй элемент представляет день недели и может принимать значения от 1 до 7. Значение носителя может быть от 4 до числа разные носители и тд.
  • maxDepth: максимальная глубина дерева.
  • maxBins: количество бинов, используемых при дискретизации непрерывных объектов.
  • impurity: мера однородности меток в узле.

Модель обучается путем установления связей между входными функциями и помеченными выходными данными, связанными с этими функциями. Мы обучаем модель, используя метод DecisionTree.trainClassifier, который возвращает DecisionTreeModel.

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
// set ranges for 0=dofM 1=dofW 4=carrier 6=origin 7=dest
var categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()
categoricalFeaturesInfo += (0 -> 31)
categoricalFeaturesInfo += (1 -> 7)
categoricalFeaturesInfo += (4 -> carrierMap.size)
categoricalFeaturesInfo += (6 -> originMap.size)
categoricalFeaturesInfo += (7 -> destMap.size)
 
val numClasses = 2
// Defning values for the other parameters
val impurity = "gini"
val maxDepth = 9
val maxBins = 7000
 
// call DecisionTree trainClassifier with the trainingData , which returns the model
val model = DecisionTree.trainClassifier(trainingData, numClasses, categoricalFeaturesInfo,
impurity, maxDepth, maxBins)
 
 
// print out the decision tree
model.toDebugString
// 0=dofM 4=carrier 3=crsarrtime1  6=origin 
res20: String =
DecisionTreeModel classifier of depth 9 with 919 nodes
  If (feature 0 in {11.0,12.0,13.0,14.0,15.0,16.0,17.0,18.0,19.0,20.0,21.0,22.0,23.0,24.0,25.0,26.0,27.0,30.0})
   If (feature 4 in {0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0,11.0,13.0})
    If (feature 3 <= 1603.0)
     If (feature 0 in {11.0,12.0,13.0,14.0,15.0,16.0,17.0,18.0,19.0})
      If (feature 6 in {0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,10.0,11.0,12.0,13.0...

Model.toDebugString распечатывает дерево решений, в котором задаются следующие вопросы, чтобы определить, был ли рейс задержан или нет:

искровой машинно-учебник-блог-img13

Проверьте модель

Далее мы используем тестовые данные для получения прогнозов. Затем мы сравниваем прогнозы задержки полета с фактическим значением задержки полета, меткой. Отношение неправильных прогнозов — это число неправильных прогнозов / количество значений тестовых данных, которое составляет 31%.

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
// Evaluate model on test instances and compute test error
val labelAndPreds = testData.map { point =>
  val prediction = model.predict(point.features)
  (point.label, prediction)
}
labelAndPreds.take(3)
 
res33: Array[(Double, Double)] = Array((0.0,0.0), (0.0,0.0), (0.0,0.0))
 
 
val wrongPrediction =(labelAndPreds.filter{
  case (label, prediction) => ( label !=prediction)
  })
 
wrongPrediction.count()
res35: Long = 11040
 
val ratioWrong=wrongPrediction.count().toDouble/testData.count()
ratioWrong: Double = 0.3157443157443157

Хотите узнать больше?

В этом посте мы показали, как начать работу с деревьями решений машинного обучения Apache Spark MLlib для классификации. Если у вас есть какие-либо дополнительные вопросы по этому учебнику, пожалуйста, задавайте их в разделе комментариев ниже.

Ссылка: Учебное пособие по машинному обучению Apache Spark от нашего партнера JCG Кэрол Макдональд в блоге Mapr .
68
Share: