MLlib

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2023-12-01

Apache Spark提供了一个名为MLlib的机器学习API。 PySpark也在Python中使用这个机器学习API。它支持不同类型的算法，如下所述 -

mllib.classification - spark.mllib包支持二进制分类，多类分类和回归分析的各种方法。分类中一些最流行的算法是Random Forest, Naive Bayes, Decision Tree等。
mllib.clustering - 聚类是一种无监督的学习问题，您可以根据某些相似概念将实体的子集彼此分组。
mllib.fpm - 频繁模式匹配是挖掘频繁项，项集，子序列或其他子结构，这些通常是分析大规模数据集的第一步。多年来，这一直是数据挖掘领域的一个活跃的研究课题。
mllib.linalg - 线性代数的MLlib实用程序。
mllib.recommendation - 协同过滤通常用于推荐系统。这些技术旨在填写用户项关联矩阵的缺失条目。
spark.mllib - 它目前支持基于模型的协同过滤，其中用户和产品由一小组可用于预测缺失条目的潜在因素描述。 spark.mllib使用交替最小二乘（ALS）算法来学习这些潜在因素。
mllib.regression - 线性回归属于回归算法族。回归的目标是找到变量之间的关系和依赖关系。使用线性回归模型和模型摘要的界面类似于逻辑回归案例。

还有其他算法，类和函数也作为mllib包的一部分。截至目前，让我们了解一下pyspark.mllib的演示。

以下示例是使用ALS算法进行协同过滤以构建推荐模型并在训练数据上进行评估。

Dataset used - test.data

1,1,5.0
1,2,1.0
1,3,5.0
1,4,1.0
2,1,5.0
2,2,1.0
2,3,5.0
2,4,1.0
3,1,1.0
3,2,5.0
3,3,1.0
3,4,5.0
4,1,1.0
4,2,5.0
4,3,1.0
4,4,5.0

--------------------------------------recommend.py----------------------------------------
from __future__ import print_function
from pyspark import SparkContext
from pyspark.mllib.recommendation import ALS, MatrixFactorizationModel, Rating
if __name__ == "__main__":
   sc = SparkContext(appName="Pspark mllib Example")
   data = sc.textFile("test.data")
   ratings = data.map(lambda l: l.split(','))\
      .map(lambda l: Rating(int(l[0]), int(l[1]), float(l[2])))
   # Build the recommendation model using Alternating Least Squares
   rank = 10
   numIterations = 10
   model = ALS.train(ratings, rank, numIterations)
   # Evaluate the model on training data
   testdata = ratings.map(lambda p: (p[0], p[1]))
   predictions = model.predictAll(testdata).map(lambda r: ((r[0], r[1]), r[2]))
   ratesAndPreds = ratings.map(lambda r: ((r[0], r[1]), r[2])).join(predictions)
   MSE = ratesAndPreds.map(lambda r: (r[1][0] - r[1][1])**2).mean()
   print("Mean Squared Error = " + str(MSE))
   # Save and load model
   model.save(sc, "target/tmp/myCollaborativeFilter")
   sameModel = MatrixFactorizationModel.load(sc, "target/tmp/myCollaborativeFilter")
--------------------------------------recommend.py----------------------------------------

Command - 命令如下 -

$SPARK_HOME/bin/spark-submit recommend.py

Output - 上述命令的输出将为 -

Mean Squared Error = 1.20536041839e-05