spark实现smote近邻采样

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spark实现smote近邻采样

一.smote相关理论 (1). SMOTE是一种对普通过采样(oversampling)的一个改良.普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本. SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique,译为“人工少数类过采样法”. SMOTE没有直接对少数类进行重采样,而是设计了算法来人工合成一些新的少数类的样本. 为了叙述方便,就假设阳性为少数类,阴性为多数类合成新少数类的阳性样本的算法如下: 选定一个阳性样本ss 找到ss最近的kk个样本,…

机器学习 —— 类不平衡问题与SMOTE过采样算法

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案 SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如…

[转]类不平衡问题与SMOTE过采样算法

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题为什么类不平衡是不好的几种解决方案 SMOTE过采样算法进一步阅读什么是类不平衡问题类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如…

Spark之数据倾斜 --采样分而治之解决方案

1 采样算法解决数据倾斜的思想 2 采样算法在spark数据倾斜中的具体操作…

大数据开发认知--spark

1. Spark rdd生成过程· Spark的任务调度分为四步 1RDD objects RDD的准备阶段,组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图,DAG图是有向环图. 2DAG scheduler 细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖,生成更详细的DAG图,将DAG图封装成 TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群. 3TaskScheduler 接收TaskSet任务集,分析确定那个task对应那个worke…

Spark源码剖析 - 计算引擎

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.…

过采样中用到的SMOTE算法

平时很多分类问题都会面对样本不均衡的问题,很多算法在这种情况下分类效果都不够理想.类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如果正类样本有995个.负类样本仅5个,就意味着存在类不平衡.把样本数量过少的类别称为“少数类”. SMOTE算法的思想是合成新的少数类样本,合成的策略是对每个少数类样本a,从它的最近邻中随机选一个样本b,然后在a.b之间的连线上随机选一…

过采样算法之SMOTE

SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique),合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案,由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本,这样容易产生模型过拟合的问题,即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General),SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中,具体如下图所示,算法流程如下. (1)对于少数类中每一个样本x,以欧氏距离为标准计算它…

机器学习入门-数据过采样（上采样）1. SMOTE

from imblearn.over_sampling import SMOTE # 导入 overstamp = SMOTE(random_state=0) # 对训练集的数据进行上采样,测试集的数据不需要SMOTE_train_x, SMOTE_train_y = overstamp.fit_sample(train_x, train_y) 由于数据分布的不均衡,因此对数据进行上采样,上采样的数据指的是将少数的样本扩增到与多数样本相同的样本数使用的方法: 取少数样本中的一个数据,求出该样…

从信用卡欺诈模型看不平衡数据分类（1）数据层面：使用过采样是主流，过采样通常使用smote，或者少数使用数据复制。过采样后模型选择RF、xgboost、神经网络能够取得非常不错的效果。（2）模型层面：使用模型集成，样本不做处理，将各个模型进行特征选择、参数调优后进行集成，通常也能够取得不错的结果。（3）其他方法：偶尔可以使用异常检测技术，IF为主

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前…

kaggle 欺诈信用卡预测——不平衡训练样本的处理方法综合结论就是：随机森林+过采样（直接复制或者smote后，黑白比例1:3 or 1:1）效果比较好！记得在smote前一定要先做标准化！！！其实随机森林对特征是否标准化无感，但是svm和LR就非常非常关键了

先看数据: 特征如下: Time Number of seconds elapsed between each transaction (over two days) numeric V1 No description provided numeric V2 No description provided numeric V3 No description provided numeric V4 No description provided numeric V5 No description…

图解Spark API

初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备准备输入文件: $ cat /tmp/in apple bag bag cat cat cat 启动pyspark: $ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in"…

Spark笔记：RDD基本操作（下）

上一篇里我提到可以把RDD当作一个数组,这样我们在学习spark的API时候很多问题就能很好理解了.上篇文章里的API也都是基于RDD是数组的数据模型而进行操作的. Spark是一个计算框架,是对mapreduce计算框架的改进,mapreduce计算框架是基于键值对也就是map的形式,之所以使用键值对是人们发现世界上大部分计算都可以使用map这样的简单计算模型进行计算.但是Spark里的计算模型却是数组形式,RDD如何处理Map的数据格式了?本篇文章就主要讲解RDD是如何处理Map的数据格式.…

Spark Shuffle原理、Shuffle操作问题解决和参数调优

摘要: 1 shuffle原理 1.1 mapreduce的shuffle原理 1.1.1 map task端操作 1.1.2 reduce task端操作 1.2 spark现在的SortShuffleManager 2 Shuffle操作问题解决 2.1 数据倾斜原理 2.2 数据倾斜问题发现与解决 2.3 数据倾斜解决方案 3 spark RDD中的shuffle算子 3.1 去重 3.2 聚合 3.3 排序 3.4 重分区 3.5 集合操作和表操作 4 spark shuffle参数调优…

Spark 生态系统组件

摘要: 随着大数据技术的发展,实时流计算.机器学习.图计算等领域成为较热的研究方向,而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈,能够一站式解决类似场景的问题.那你知道Spark生态系统有哪些组件吗?下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件.本文选自<图解Spark:核心技术与案例实战> Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件).HDFS.Amazon S3.Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone.YARN…

hadoop+tachyon+spark的zybo cluster集群综合配置

1.zybo cluster 架构简述: 1.1 zybo cluster 包含5块zybo 开发板组成一个集群,zybo的boot文件为digilent zybo reference design提供的启动文件,文件系统采用arm ubuntu.ip地址自上而下为192.168.1.1~5,hostname自上而下为spark1~5,另外由于sdka写入速度为2.3Mps,因而每个zybo卡另外配置一个Sandisk Cruzer Blade 32GB 作为usb拓展存储设备,写速度为4Mps…

k近邻(KNN)复习总结

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合内容: 1.算法概述 K近邻算法是一种基本分类和回归方法:分类时,根据其K个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测:k近邻法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的"模型"(Cover和Hart 在1968)--参考自<统计学习方法> 回归是根据k个最近邻预测值计算的平均值--参考自scikit-learn官网 2.算法推导 2.1 kNN三…

[大数据之Spark]——Transformations转换入门经典实例

Spark相比于Mapreduce的一大优势就是提供了很多的方法,可以直接使用:另一个优势就是执行速度快,这要得益于DAG的调度,想要理解这个调度规则,还要理解函数之间的依赖关系. 本篇就着重描述下Spark提供的Transformations方法. 依赖关系宽依赖和窄依赖窄依赖(narrow dependencies) 窄依赖是指父RDD仅仅被一个子RDD所使用,子RDD的每个分区依赖于常数个父分区(O(1),与数据规模无关). 输入输出一对一的算子,且结果RDD的分区结构不变.主要是ma…

Spark中决策树源码分析

1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classification Example. """ from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, Decisi…

Spark官方文档 - 中文翻译

Spark官方文档 - 中文翻译 Spark版本:1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 引入Spark(Linking with Spark) 3 初始化Spark(Initializing Spark) 3.1 使用Spark Shell(Using the Shell) 4 弹性分布式数据集(RDDs) 4.1 并行集合(Parallelized Collections) 4.2 外部数据库(Externa…

【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK…

Spark的Straggler深入学习（2）：思考Block和Partition的划分问题——以论文为参考

一.partition的划分问题如何划分partition对block数据的收集有很大影响.如果需要根据block来加速task的执行,partition应该满足什么条件? 参考思路1:range partition 1.出处: IBM DB2 BLU:Google PowerDrill:Shark on HDFS 2.规则: range partition遵循三个原则:1.针对每一列进行细粒度的范围细分,防止数据倾斜和工作量倾斜:2.每一个partition分配的列是不同的:3.需要针对数据…

十分钟了解分布式计算:Spark

Spark是一个通用的分布式内存计算框架,本文主要研讨Spark的核心数据结构RDD的设计思路,及其在内存上的容错.内容基于论文 Zaharia, Matei, et al. "Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing" Proceedings of the 9th USENIX conference on Networked Systems…

【转载】Spark性能优化指南——高级篇

前言数据倾斜调优调优概述数据倾斜发生时的现象数据倾斜发生的原理如何定位导致数据倾斜的代码查看导致数据倾斜的key的数据分布情况数据倾斜的解决方案解决方案一:使用Hive ETL预处理数据解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多…

spark学习笔记总结-spark入门资料精化

Spark学习笔记 Spark简介 spark 可以很容易和yarn结合,直接调用HDFS.Hbase上面的数据,和hadoop结合.配置很容易. spark发展迅猛,框架比hadoop更加灵活实用.减少了延时处理,提高性能效率实用灵活性.也可以与hadoop切实相互结合. spark核心部分分为RDD.Spark SQL.Spark Streaming.MLlib.GraphX.Spark R等核心组件解决了很多的大数据问题,其完美的框架日受欢迎.其相应的生态环境包括zepplin等可视化方面…