PySpark机器学习 MLlib

4 Introducing MLlib
MLlib 即Machine Learning Library。
4.1 载入数据并转换数据
数据集下载：births_train.csv.gz.。
创建数据集的schema：

import pyspark.sql.types as typ

labels = [
(‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’, typ.StringType()),
(‘BIRTH_YEAR’, typ.IntegerType()),
(‘BIRTH_MONTH’, typ.IntegerType()),
(‘BIRTH_PLACE’, typ.StringType()),
(‘MOTHER_AGE_YEARS’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_RACE_6CODE’, typ.StringType()),
(‘MOTHER_EDUCATION’, typ.StringType()),
(‘FATHER_COMBINED_AGE’, typ.IntegerType()),
(‘FATHER_EDUCATION’, typ.StringType()),
(‘MONTH_PRECARE_RECODE’, typ.StringType()),
(‘CIG_BEFORE’, typ.IntegerType()),
(‘CIG_1_TRI’, typ.IntegerType()),
(‘CIG_2_TRI’, typ.IntegerType()),
(‘CIG_3_TRI’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_HEIGHT_IN’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_BMI_RECODE’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_PRE_WEIGHT’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_DELIVERY_WEIGHT’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_WEIGHT_GAIN’, typ.IntegerType()),
(‘DIABETES_PRE’, typ.StringType()),
(‘DIABETES_GEST’, typ.StringType()),
(‘HYP_TENS_PRE’, typ.StringType()),
(‘HYP_TENS_GEST’, typ.StringType()),
(‘PREV_BIRTH_PRETERM’, typ.StringType()),
(‘NO_RISK’, typ.StringType()),
(‘NO_INFECTIONS_REPORTED’, typ.StringType()),
(‘LABOR_IND’, typ.StringType()),
(‘LABOR_AUGM’, typ.StringType()),
(‘STEROIDS’, typ.StringType()),
(‘ANTIBIOTICS’, typ.StringType()),
(‘ANESTHESIA’, typ.StringType()),
(‘DELIV_METHOD_RECODE_COMB’, typ.StringType()),
(‘ATTENDANT_BIRTH’, typ.StringType()),
(‘APGAR_5’, typ.IntegerType()),
(‘APGAR_5_RECODE’, typ.StringType()),
(‘APGAR_10’, typ.IntegerType()),
(‘APGAR_10_RECODE’, typ.StringType()),
(‘INFANT_SEX’, typ.StringType()),
(‘OBSTETRIC_GESTATION_WEEKS’, typ.IntegerType()),
(‘INFANT_WEIGHT_GRAMS’, typ.IntegerType()),
(‘INFANT_ASSIST_VENTI’, typ.StringType()),
(‘INFANT_ASSIST_VENTI_6HRS’, typ.StringType()),
(‘INFANT_NICU_ADMISSION’, typ.StringType()),
(‘INFANT_SURFACANT’, typ.StringType()),
(‘INFANT_ANTIBIOTICS’, typ.StringType()),
(‘INFANT_SEIZURES’, typ.StringType()),
(‘INFANT_NO_ABNORMALITIES’, typ.StringType()),
(‘INFANT_ANCEPHALY’, typ.StringType()),
(‘INFANT_MENINGOMYELOCELE’, typ.StringType()),
(‘INFANT_LIMB_REDUCTION’, typ.StringType()),
(‘INFANT_DOWN_SYNDROME’, typ.StringType()),
(‘INFANT_SUSPECTED_CHROMOSOMAL_DISORDER’, typ.StringType()),
(‘INFANT_NO_CONGENITAL_ANOMALIES_CHECKED’, typ.StringType()),
(‘INFANT_BREASTFED’, typ.StringType())
]

schema = typ.StructType([
typ.StructField(e[0], e[1], False) for e in labels
])

.read.csv(…) 方法可以读取未压缩的或者压缩的逗号分隔值：

births = spark.read.csv(‘births_train.csv.gz’,
header=True,
schema=schema)

header 参数指定为True 表示第一行包含头，我们用schema 明确数据的正确类型。

我们的数据集中有很多特征是字符串。这些大多是分类变量，我们需要以某种方式转换为数值形式。

字典映射：

recode_dictionary = {
‘YNU’: {
‘Y’: 1,
‘N’: 0,
‘U’: 0
}
}

我们的目标是预测 ‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’ 是 1 or 0.。因此，我们要去除其他与婴儿相关的特征：

selected_features = [
‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’,
‘BIRTH_PLACE’,
‘MOTHER_AGE_YEARS’,
‘FATHER_COMBINED_AGE’,
‘CIG_BEFORE’,
‘CIG_1_TRI’,
‘CIG_2_TRI’,
‘CIG_3_TRI’,
‘MOTHER_HEIGHT_IN’,
‘MOTHER_PRE_WEIGHT’,
‘MOTHER_DELIVERY_WEIGHT’,
‘MOTHER_WEIGHT_GAIN’,
‘DIABETES_PRE’,
‘DIABETES_GEST’,
‘HYP_TENS_PRE’,
‘HYP_TENS_GEST’,
‘PREV_BIRTH_PRETERM’
]

births_trimmed = births.select(selected_features)

特征字典映射：

# 0意味着母亲在怀孕前或怀孕期间不抽烟；1-97表示抽烟的实际人数，98表示98或更多；而99表示未知，我们将假设未知是0并相应地重新编码。
import pyspark.sql.functions as func

def recode(col, key):
return recode_dictionary[key][col]

def correct_cig(feat):
return func
.when(func.col(feat) != 99, func.col(feat))
.otherwise(0)

rec_integer = func.udf(recode, typ.IntegerType())

recode()方法从recode_dictionary中返回key对应的值，correct_cig() 方法
correct_cig方法检查特征feat的值何时不等于99，若不等于99，则返回特征的值；如果这个值等于99，则返回0。

我们不能直接在DataFrame上使用recode函数；它需要转换为Spark理解的UDF。User Define Function, 用户自定义函数，简称UDF，用户可以在Spark SQL 里自定义实际需要的UDF来处理数据。 rec_integer函数：通过传入我们指定的recode函数并指定返回值数据类型，我们可以使用rec_integer做字典映射。

首先纠正与吸烟数量有关的特征：

births_transformed = births_trimmed
.withColumn(‘CIG_BEFORE’, correct_cig(‘CIG_BEFORE’))
.withColumn(‘CIG_1_TRI’, correct_cig(‘CIG_1_TRI’))
.withColumn(‘CIG_2_TRI’, correct_cig(‘CIG_2_TRI’))
.withColumn(‘CIG_3_TRI’, correct_cig(‘CIG_3_TRI’))

.withColumn(…) 方法第一个参数是新列名，第二个参数是指定原数据的某列。

找出哪些特征是Yes/No/Unknown ：

cols = [(col.name, col.dataType) for col in births_trimmed.schema]

YNU_cols = []

for i, s in enumerate(cols):
if s[1] == typ.StringType():
dis = births.select(s[0])
.distinct()
.rdd
.map(lambda row: row[0])
.collect()

    if 'Y' in dis:YNU_cols.append(s[0])

DataFrames 可以在选择特征的同时批量转换特征：

births.select([
‘INFANT_NICU_ADMISSION’,
rec_integer(
‘INFANT_NICU_ADMISSION’, func.lit(‘YNU’)
)
.alias(‘INFANT_NICU_ADMISSION_RECODE’)]
).take(5)

用一个列表转换所有的 YNU_cols ：

exprs_YNU = [
rec_integer(x, func.lit(‘YNU’)).alias(x)
if x in YNU_cols
else x
for x in births_transformed.columns
]
births_transformed = births_transformed.select(exprs_YNU)

4.2 熟悉数据
4.2.1 描述性统计
用.colStats(…)方法进行统计。需要注意的一点是，该方法是基于样本的描述性统计，如果你的数据集少于100个观测值，你可能会得到一些奇怪的结果。

import pyspark.mllib.stat as st
import numpy as np

numeric_cols = [‘MOTHER_AGE_YEARS’,‘FATHER_COMBINED_AGE’,
‘CIG_BEFORE’,‘CIG_1_TRI’,‘CIG_2_TRI’,‘CIG_3_TRI’,
‘MOTHER_HEIGHT_IN’,‘MOTHER_PRE_WEIGHT’,
‘MOTHER_DELIVERY_WEIGHT’,‘MOTHER_WEIGHT_GAIN’
]

numeric_rdd = births_transformed
.select(numeric_cols)
.rdd
.map(lambda row: [e for e in row])

mllib_stats = st.Statistics.colStats(numeric_rdd)

for col, m, v in zip(numeric_cols,
mllib_stats.mean(),
mllib_stats.variance()):
print(’{0}: \t{1:.2f} \t {2:.2f}’.format(col, m, np.sqrt(v)))

.colStats(…)的输入：RDD数据
该方法的函数：count()、max()、min()、mean()、 normL1()、normL2() 、numNonzeros() 、 variance()等。

计算分类变量的频率：

categorical_cols = [e for e in births_transformed.columns
if e not in numeric_cols]

categorical_rdd = births_transformed
.select(categorical_cols)
.rdd
.map(lambda row: [e for e in row])

for i, col in enumerate(categorical_cols):
agg = categorical_rdd
.groupBy(lambda row: row[i])
.map(lambda row: (row[0], len(row[1])))

print(col, sorted(agg.collect(), key=lambda el: el[1], reverse=True))

4.2.2 相关性
计算特征间的相关性：

corrs = st.Statistics.corr(numeric_rdd)

for i, el in enumerate(corrs > 0.5):
correlated = [
(numeric_cols[j], corrs[i][j])
for j, e in enumerate(el)
if e == 1.0 and j != i]

if len(correlated) > 0:for e in correlated:print('{0}-to-{1}: {2:.2f}' \.format(numeric_cols[i], e[0], e[1]))

丢弃相关性很高的特征，保留部分特征：

features_to_keep = [
‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’,
‘BIRTH_PLACE’,
‘MOTHER_AGE_YEARS’,
‘FATHER_COMBINED_AGE’,
‘CIG_1_TRI’,
‘MOTHER_HEIGHT_IN’,
‘MOTHER_PRE_WEIGHT’,
‘DIABETES_PRE’,
‘DIABETES_GEST’,
‘HYP_TENS_PRE’,
‘HYP_TENS_GEST’,
‘PREV_BIRTH_PRETERM’
]
births_transformed = births_transformed.select([e for e in features_to_keep])

4.2.3 统计检验
我们不能计算分类特征的相关性。不过，我们可以进行卡方检验，以确定是否存在显著差异。

import pyspark.mllib.linalg as ln

for cat in categorical_cols[1:]:
agg = births_transformed
.groupby(‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’)
.pivot(cat)
.count()

agg_rdd = agg \.rdd\.map(lambda row: (row[1:])) \.flatMap(lambda row: [0 if e == None else e for e in row]) \.collect()row_length = len(agg.collect()[0]) - 1
agg = ln.Matrices.dense(row_length, 2, agg_rdd)test = st.Statistics.chiSqTest(agg)
print(cat, round(test.pValue, 4))

首先遍历所有的分类变量，并通过’INFANT_ALIVE_AT_REPORT“特征获取计数。接下来，将它们转换成一个RDD，然后再使用pyspark.mllib.linalg模块将它们转换成矩阵。
.Matrices.dense（…）方法的第一个参数指定矩阵中的行数，在我们的例子中，它是分类特征的不同值的长度。第二个参数指定列数：“INFANT_ALIVE_AT_REPORT”目标变量只有两个值。最后一个参数是要转换成矩阵的值列表。
一个小例子：

print(ln.Matrices.dense(3,2, [1,2,3,4,5,6]))
DenseMatrix([[ 1., 4.],
[ 2., 5.],
[ 3., 6.]])

测试表明，所有的特征应该是显著不同的，应该可以帮助我们预测婴儿的生存机会。

4.3 创建最终的数据集
现在创建我们将用来构建模型的最终数据集，将DataFrame转换成LabeledPoints的RDD。LabeledPoint是用来训练机器学习的一个MLlib结构。它由两个属性组成：标签和特征。标签是我们的目标变量，特征可以是NumPy数组，列表，pyspark.mllib.linalg.SparseVector，pyspark.mllib.linalg.DenseVector或scipy.sparse列矩阵。
4.3.1 创建一个LabeledPoints的RDD
在我们建立最终的数据集之前，我们首先需要处理一个最后的问题：我们的“BIRTH_PLACE”特征仍然是一个字符串。而任何其他的分类变量可以按原样使用（因为它们现在是虚拟变量），我们将使用哈希编码“BIRTH_PLACE”特征：

import pyspark.mllib.feature as ft
import pyspark.mllib.regression as reg

hashing = ft.HashingTF(7)

births_hashed = births_transformed
.rdd
.map(lambda row: [
list(hashing.transform(row[1]).toArray())
if col == ‘BIRTH_PLACE’
else row[i]
for i, col
in enumerate(features_to_keep)])
.map(lambda row: [[e] if type(e) == int else e
for e in row])
.map(lambda row: [item for sublist in row
for item in sublist])
.map(lambda row: reg.LabeledPoint(
row[0],
ln.Vectors.dense(row[1:]))
)

首先，我们创建哈希模型。我们的特征有7个级别，所以散列值选择7。接下来，如果你的数据集有很多列，但在一行中只有少部分非零值，SparseVector数据结构是首选的。因此使用模型将我们的“BIRTH_PLACE”特征转换为SparseVector，然后，将所有特征组合在一起创建一个LabeledPoint。
4.3.2 切割训练集与测试集

RDD有一个简单的方法，.randomSplit（…）。该方法采用一个比例列表随机分割数据集：

births_train, births_test = births_hashed.randomSplit([0.6, 0.4])

4.4 预测
在这里，我们将构造两种模型：线性分类器 - 逻辑回归和非线性分类器 - 随机森林。对于前者，我们将使用所有的特征，而对于后者，我们将使用ChiSqSelector（…）方法选择前四个特征。
4.4.1 MLlib之逻辑回归
Spark 2.0中使用LogisticRegressionWithLBFGS模型，该模型使用拟牛顿(BFGS) 优化算法。
训练模型：

from pyspark.mllib.classification
import LogisticRegressionWithLBFGS

LR_Model = LogisticRegressionWithLBFGS
.train(births_train, iterations=10)

要求的参数是LabeledPoints的RDD。
预测分类：

LR_results = (
births_test.map(lambda row: row.label)
.zip(LR_Model
.predict(births_test
.map(lambda row: row.features)))
).map(lambda row: (row[0], row[1] * 1.0))

评估模型：

import pyspark.mllib.evaluation as ev
LR_evaluation = ev.BinaryClassificationMetrics(LR_results)

print(‘Area under PR: {0:.2f}’
.format(LR_evaluation.areaUnderPR))
print(‘Area under ROC: {0:.2f}’
.format(LR_evaluation.areaUnderROC))
LR_evaluation.unpersist()

模型表现相当好，Precision-Recall曲线下的85％面积表示很适合。（ROC）下的区域可以被理解为与随机选择的负实例相比，模型等级的概率高于随机选择的正实例。 63％的值可以被认为是可以接受的。

MLlib允许我们用卡方选择器（Chi-Square）选择最好的特征，ChiSqSelector（…）方法只能用于数值特征；分类变量需要在选择之前进行散列或虚拟编码才可以使用。

selector = ft.ChiSqSelector(4).fit(births_train)

topFeatures_train = (
births_train.map(lambda row: row.label)
.zip(selector
.transform(births_train
.map(lambda row: row.features)))
).map(lambda row: reg.LabeledPoint(row[0], row[1]))

topFeatures_test = (
births_test.map(lambda row: row.label)
.zip(selector
.transform(births_test
.map(lambda row: row.features)))
).map(lambda row: reg.LabeledPoint(row[0], row[1]))

4.4.2 MLlib之随机森林
训练模型：

from pyspark.mllib.tree import RandomForest

RF_model = RandomForest
.trainClassifier(data=topFeatures_train,
numClasses=2,
categoricalFeaturesInfo={},
numTrees=6,
featureSubsetStrategy=‘all’,
seed=666)

.trainClassifier（…）方法的第一个参数指定了训练数据集。numClasses表示我们的目标变量有多少类。至于第三个参数，你可以传递一个字典，其中的key是RDD中分类特征的索引，key的值表示分类特征具有的级别数。 numTrees指定森林中树的数量。下一个参数告诉模型使用我们数据集中的所有特征，而不是只保留最具描述性的特征，而最后一个参数指定模型随机部分的种子。
评估模型：

RF_results = (
topFeatures_test.map(lambda row: row.label)
.zip(RF_model
.predict(topFeatures_test
.map(lambda row: row.features)))
)

RF_evaluation = ev.BinaryClassificationMetrics(RF_results)

print(‘Area under PR: {0:.2f}’
.format(RF_evaluation.areaUnderPR))
print(‘Area under ROC: {0:.2f}’
.format(RF_evaluation.areaUnderROC))
RF_evaluation.unpersist()

可以看见，随机森林用更少的特征要优于逻辑回归模型。让我们看看逻辑回归减少特征后性能如何：

LR_Model_2 = LogisticRegressionWithLBFGS
.train(topFeatures_train, iterations=10)

LR_results_2 = (
topFeatures_test.map(lambda row: row.label)
.zip(LR_Model_2
.predict(topFeatures_test
.map(lambda row: row.features)))
).map(lambda row: (row[0], row[1] * 1.0))

LR_evaluation_2 = ev.BinaryClassificationMetrics(LR_results_2)

print(‘Area under PR: {0:.2f}’
.format(LR_evaluation_2.areaUnderPR))
print(‘Area under ROC: {0:.2f}’
.format(LR_evaluation_2.areaUnderROC))
LR_evaluation_2.unpersist()

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