目录 基于Spark的GBDT + LR模型实现 数据预处理部分 GBDT模型部分(省略调参部分) GBDT与LR混合部分 基于Spark的GBDT + LR模型实现 测试数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/ 该模型利用Spark mllib的GradientBoostedTrees作为GBDT部分,因为ml模块的GBTClassifier对所生成的模型做了相当严密的封装,导致难以获取某些类或方法.…

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度…

1 为什么gbdt+lr优于gbdt? 其实gbdt+lr类似于做了一个stacking.gbdt+lr模型中,把gbdt的叶子节点作为lr的输入,而gbdt的叶子节点相当于它的输出y',用这个y'作为lr的x,和stacking是类似的.但是这里和一般的stacking有些差别,stacking的话是多个模型的y'作为stacking模型的输入,训练出这个stacking模型,然后stacking模型的输出作为最终结果.gbdt+lr是每个叶子节点作为这个y'. 另外gbdt的每棵树其实是拟合…

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也…

PMML是一种通用的配置文件,只要遵循标准的配置文件,就可以在Spark中训练机器学习模型,然后再web接口端去使用.目前应用最广的就是基于Jpmml来加载模型在javaweb中应用,这样就可以实现跨平台的机器学习应用了. 训练模型 首先在spark MLlib中使用mllib包下的逻辑回归训练模型: import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS…

代码放在github上:click me 一.数据说明 数据集为英文语料集,一共包含20种类别的邮件,除了类别soc.religion.christian的邮件数为997以外每个类别的邮件数都是1000.每份邮件内部包含发送者,接受者,正文等信息. 二.实验方法 2.1 数据预处理 数据预处理阶段采用了几种方案进行测试 直接将邮件内容按空格分词 使用stanford corenlp进行分词,然后使用停词表过滤分词结果 使用stanford corenlp进行分词,并根据词性和停词表过滤分词结果…

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式…

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50931274 spark基本概念 Spark一种与 Hadoop 相似的通用的集群计算框架,通过将大量数据集计算任务分配到多台计算机上,在性能和迭代计算上很有看点,提供高效内存计算,现在是Apache孵化的顶级项目. Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.Spa…

转载自:https://blog.csdn.net/sunbow0/article/details/50848719 1.基于Spark自动扩展scikit-learn(spark-sklearn)1.1 导论Spark MLlib 将传统的单机机器学习算法改造成分布式机器学习算法,比如在梯度下降算法中,单机做法是计算所有样本的梯度值,单机算法是以全体样本为计算单位:而分布式算法的逻辑是以每个样本为单位,在集群上分布式的计算每个样本的梯度值,然后再对每个样本的梯度进行聚合操作等.在Spark M…