scala spark 机器学习初探

Transformer： 是一个抽象类包含特征转换器， 和最终的学习模型， 需要实现transformer方法 通常transformer为一个RDD增加若干列， 最终转化成另一个RDD， 1. 特征转换器通常处理一个dataset， 把其中一列数据转化成一列新的数据。 并且把新的数据列添加到dataset后面，产生一个新的dataset输出。 2. 一个学习模型转换器用来处理一个数据集， 读取包含特征向量的那一列数据， 为每一个特征向量预测一个结果标签， 把预测结果标签作为一个新的数据列里添加到数据集合后面， 并且输出结果。

Estimator： 机器学习算法抽象类， 需要实现fit()方法， fit方法会处理一个RDD， 产生一个Transformer。 例如LogistricRegression是一个Estimator, 调用fit方法训练出来一个logistricRegressionModel对象， 这个是一个Transformer. Transformer和Estimator都是无状态的。 每个实例都有一个唯一ID 流水线作业 机器学习领域， 普遍采用一组算法来处理和学习数据， 例如一个简单的文本文档处理过程包括以下几个步骤 分词 把文本词转换成数字特征向量 用特征向量和标签训练一个模型出来。

Spark ML可以用PipeLine表示这些过程。PipeLine是工程性质的东西， 感觉类似于工厂模式，可以把整个过程， 还有每个步骤上的transformer, estimator拼装起来。

在spark－shell命令行里直接输入下面的代码， 就可以执行了。StringIndexer可以把一个属性列里的值映射成数值类型。但是逻辑回归分类器默认数据数据是连续的，并且是有序的， 所以StringIndexer生成的数字， 还需要进一步处理。  这里用OneHotEncoder，独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。

可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。

这样做的好处主要有：

1. 解决了分类器不好处理属性数据的问题

2. 在一定程度上也起到了扩充特征的作用

import org.apache.spark.ml.feature._

import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression

import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Vectors}

import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

val df=    sqlContext.createDataFrame(Seq(

(0, "a"),

(1, "b"),

(2, "c"),

(3, "a"),

(4, "a"),

(5, "c"),

(6, "d"))).toDF("id", "category")

val indexer = new StringIndexer().setInputCol("category").setOutputCol("categoryIndex").fit(df)

val indexed = indexer.transform(df)

indexed.select("category", "categoryIndex").show()

val encoder = new OneHotEncoder().setInputCol("categoryIndex").setOutputCol("categoryVec")

val encoded = encoder.transform(indexed)

val data = encoded.rdd.map { x =>

{

val featureVector = Vectors.dense(x.getAs[org.apache.spark.mllib.linalg.SparseVector]("categoryVec").toArray)

val label = x.getAs[java.lang.Integer]("id").toDouble

LabeledPoint(label, featureVector)

}

}

var result = sqlContext.createDataFrame(data)

scala> result.show()

+-----+-------------+

|label|     features|

+-----+-------------+

|  0.0|[1.0,0.0,0.0]|

|  1.0|[0.0,0.0,1.0]|

|  2.0|[0.0,1.0,0.0]|

|  3.0|[1.0,0.0,0.0]|

|  4.0|[1.0,0.0,0.0]|

|  5.0|[0.0,1.0,0.0]|

|  6.0|[0.0,0.0,0.0]|

+-----+-------------+

整个features列就变成了一个稀疏矩阵。