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编程问答

【机器学习】在机器学习中处理大量数据！

發布時間：2025/3/12 编程问答 9 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了【机器学习】在机器学习中处理大量数据！小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作者：牧小熊，華中農業大學，Datawhale成員

知乎｜?https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005

之前系統梳理過大數據概念和基礎知識（可點擊），本文基于PySpark在機器學習實踐中的用法，希望對大數據學習的同學起到拋磚引玉的作用。（當數據集較小時，用Pandas足夠，當數據量較大時，就需要利用分布式數據處理工具，Spark很適用）

1.PySpark簡介

Apache Spark是一個閃電般快速的實時處理框架。它進行內存計算以實時分析數據。由于Apache Hadoop MapReduce僅執行批處理并且缺乏實時處理功能，因此它開始出現。因此，引入了Apache Spark，因為它可以實時執行流處理，也可以處理批處理。

Apache Spark是Scala語言實現的一個計算框架。為了支持Python語言使用Spark，Apache Spark社區開發了一個工具PySpark。我們可以通過Python語言操作RDDs

RDD簡介

RDD (Resiliennt Distributed Datasets)

?RDD = 彈性 + 分布式 Datasets

1）分布式，好處是讓數據在不同工作節點并行存儲，并行計算

2）彈性，指的節點存儲時，既可以使用內存，也可以使用外存

?RDD還有個特性是延遲計算，也就是一個完整的RDD運行任務分成兩部分：Transformation和Action

Spark RDD的特性：

分布式：可以分布在多臺機器上進行并行處理
彈性：計算過程中內存不夠時，它會和磁盤進行數據交換
基于內存：可以全部或部分緩存在內存中
只讀：不能修改，只能通過轉換操作生成新的 RDD

2.Pandas和PySpark對比

可以參考這位作者的，詳細的介紹了pyspark與pandas之間的區別：
https://link.zhihu.com/?target=https%3A//blog.csdn.net/suzyu12345/article/details/79673483

3.PySpark實戰小練

數據集：從1994年人口普查數據庫中提取。（后臺回復“210323”可獲取）

TO DO：預測一個人新收入是否會超過5萬美金

參數說明：

創建SparkSession

from?pyspark.sql?import?SparkSession spark=SparkSession.builder.appName('adult').getOrCreate()

讀取數據

df?=?spark.read.csv('adult.csv',?inferSchema?=?True,?header=True)?#讀取csv文件 df.show(3)??#用來顯示前3行

注意：pyspark必須創建SparkSession才能像類似于pandas一樣操作數據集

我們看看數據集：

cols?=?df.columns?#和pandas一樣看列名 df.printSchema()

#找到所有的string類型的變量 #dtypes用來看數據變量類型 cat_features?=?[item[0]?for?item?in?df.dtypes?if?item[1]=='string'] #?需要刪除?income列，否則標簽泄露 cat_features.remove('income') #找到所有數字變量 num_features?=?[item[0]?for?item?in?df.dtypes?if?item[1]!='string']

對于類別變量我們需要進行編碼，在pyspark中提供了StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssembler特征編碼模式：

from?pyspark.ml?import?Pipeline from?pyspark.ml.feature?import?StringIndexer,?OneHotEncoder,?VectorAssemblerstages?=?[] for?col?in?cat_features:#?字符串轉成索引string_index?=?StringIndexer(inputCol?=?col,?outputCol?=?col?+?'Index')#?轉換為OneHot編碼encoder?=?OneHotEncoder(inputCols=[string_index.getOutputCol()],?outputCols=[col?+?"_one_hot"])#?將每個字段的轉換方式?放到stages中stages?+=?[string_index,?encoder]#?將income轉換為索引 label_string_index?=?StringIndexer(inputCol?=?'income',?outputCol?=?'label') #?添加到stages中 stages?+=?[label_string_index]#?類別變量?+?數值變量 assembler_cols?=?[c?+?"_one_hot"?for?c?in?cat_features]?+?num_features assembler?=?VectorAssembler(inputCols=assembler_cols,?outputCol="features") stages?+=?[assembler]#?使用pipeline完成數據處理 pipeline?=?Pipeline(stages=stages) pipeline_model?=?pipeline.fit(df) df?=?pipeline_model.transform(df) selected_cols?=?["label",?"features"]?+?cols df?=?df.select(selected_cols)

因為pyspark顯示的數據比較像Mysql 那樣不方便觀看，因此我們轉成pandas：

import?pandas?as?pd pd.DataFrame(df.take(20),?columns?=?df.columns)

通過pandas發現，好像還有較多字符串變量，難道特征編碼失敗了？

原來是使用VectorAssembler直接將特征轉成了features這一列，pyspark做ML時需要特征編碼好了并做成向量列，

到這里，數據的特征工程就做好了。

分割數據集測試集

train,?test?=?df.randomSplit([0.7,?0.3],?seed=2021) print(train.count()) print(test.count())

22795
9766

可以看到，訓練集和測試集安裝7：3的比例分割了，接下來就是構建模型進行訓練。

邏輯回歸

from?pyspark.ml.classification?import?LogisticRegression #?創建模型 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，因此使用起來也是相當的方便。

#結果預測predictions?=?lr_model.transform(test)

看看predictions的結構

predictions.printSchema()

抽取需要的信息

selected?=?predictions.select("label",?"prediction",?"probability",?"age",?"occupation") display(selected) selected.show(4)

技術AUC值

from?pyspark.ml.evaluation?import?BinaryClassificationEvaluator #?模型評估，通過原始數據?rawPrediction計算AUC evaluator?=?BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction") print('AUC：',?evaluator.evaluate(predictions))

AUC：0.9062153434371653

進行網格調參

from?pyspark.ml.tuning?import?ParamGridBuilder,?CrossValidator#?創建網絡參數，用于交叉驗證 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()) #?五折交叉驗證，設置模型，網格參數，驗證方法，折數 cv?=?CrossValidator(estimator=lr,?estimatorParamMaps=param_grid,?evaluator=evaluator,?numFolds=5) #?交叉驗證運行 cv_model?=?cv.fit(train) #?對于測試數據，使用五折交叉驗證 predictions?=?cv_model.transform(test) print('AUC：',?evaluator.evaluate(predictions))

AUC：0.9054096433333642

決策樹模型

from?pyspark.ml.classification?import?DecisionTreeClassifier#?創建決策樹模型 dt?=?DecisionTreeClassifier(featuresCol?=?'features',?labelCol?=?'label',?maxDepth?=?3) dt_model?=?dt.fit(train)#查看決策樹結構 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()

#計算AUC值from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluatorevaluator = BinaryClassificationEvaluator() evaluator.evaluate(predictions)

0.7455098804457034

網格搜參數

from?pyspark.ml.tuning?import?ParamGridBuilder,?CrossValidator param_grid?=?(ParamGridBuilder().addGrid(dt.maxDepth,?[1,?2,?6,?10]).addGrid(dt.maxBins,?[20,?40,?80]).build()) #?設置五折交叉驗證 cv?=?CrossValidator(estimator=dt,?estimatorParamMaps=param_grid,?evaluator=evaluator,?numFolds=5) #?運行cv cv_model?=?cv.fit(train) #?查看最優模型 print("numNodes?=?",?cv_model.bestModel.numNodes) print("depth?=?",?cv_model.bestModel.depth)

numNodes = 429
depth = 10

#?使用五折交叉驗證進行預測 predictions?=?cv_model.transform(test) evaluator.evaluate(predictions)

0.7850384321616918

隨機森林

from?pyspark.ml.classification?import?RandomForestClassifier #?隨機森林 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

一樣的方法

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) #?運行CV（大約6分鐘） cv_model?=?cv.fit(train) predictions?=?cv_model.transform(test) evaluator.evaluate(predictions)

0.8948376797236669

查看模型的結構和特征重要性

best_model

RandomForestClassificationModel: uid=RandomForestClassifier_15bbbdd6642a, numTrees=10, numClasses=2, numFeatures=100

best_model.featureImportances

太長了省略

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

對特征重要性進行可視化

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.小結

本節選用了一個常規的數據集，需要通過UCI提供的數據預測個人收入是否會大于5萬，本節用PySpark對數據進行了讀取，特征的編碼以及特征的構建，并分別使用了邏輯回歸、決策樹以及隨機森林算法展示數據預測的過程。

spark通過封裝成pyspark后使用難度降低了很多，而且pyspark的ML包提供了基本的機器學習模型，可以直接使用，模型的使用方法和sklearn比較相似，因此學習成本較低。

往期精彩回顧適合初學者入門人工智能的路線及資料下載機器學習及深度學習筆記等資料打印機器學習在線手冊深度學習筆記專輯《統計學習方法》的代碼復現專輯 AI基礎下載機器學習的數學基礎專輯本站qq群851320808，加入微信群請掃碼：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】在机器学习中处理大量数据！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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