PySpark 学习笔记四

r囧r小猫 2022-06-01 02:09 542阅读 0赞

**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.][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)))

![这里写图片描述][SouthEast]  
**.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))

![这里写图片描述][SouthEast 1]

**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]))

![这里写图片描述][SouthEast 2]  
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))

![这里写图片描述][SouthEast 3]  
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()

![这里写图片描述][SouthEast 4]  
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()

![这里写图片描述][SouthEast 5]

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()

![这里写图片描述][SouthEast 6]

[births_train.csv.gz.]: http://%20www.tomdrabas.com/data/LearningPySpark/births_train.%20csv.gz.
[SouthEast]: /images/20220601/f4541d052fb14b538e6d642d12de131d.png
[SouthEast 1]: /images/20220601/32c0bf9c40294416971cfa31567e3305.png
[SouthEast 2]: /images/20220601/ac4909d32e2a4375bace68e3131c55eb.png
[SouthEast 3]: /images/20220601/fde3febdcee341a9a3942525180323ce.png
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