Spark 中的机器学习库及示例

MLlib 是 Spark 的机器学习库，旨在简化机器学习的工程实践工做，并方便扩展到更大规模。MLlib 由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道 API。具体来讲，主要包括如下几方面的内容：

1. 机器学习算法：经常使用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤；
2. 特征化工具：特征提取、转化、降维和特征选择等工具；
3. 管道：因为构建、评估和调整机器学习管道的工具；
4. 持久性：保存和加载算法，模型和管道；
5. 实用工具：线性代数，统计和数据处理等工具。

DataFrame-based API

从 Spark 2.0 开始，RDD-based API 已经进入维护模式，再也不增长新的功能，并指望在 Spark 3.0 中移除。而 DataFrame-based API 成为 Spark 中的机器学习的主要 API。主要缘由有如下几点：

1. DataFrames 提供比 RDDs 更加用户友好的 API，好处包括支持多种 Spark 数据源，SQL/DataFrame 查询，Tungsten 和 Catalyst 优化以及跨语言的统一 API；

2. DataFrame-based API 为 MLlib 提供了统一的跨多种 ML 算法和多种语言的 API；

3. DataFrames 有助于实用的 ML 管道，特别是功能转换。

使用 ML Pipeline API 能够很方便的把数据处理，特征转换，正则化，以及多个机器学习算法联合起来，构建一个单一完整的机器学习流水线。这种方式给咱们提供了更灵活的方法，更符合机器学习过程的特色，也更容易从其余语言迁移。

机器学习工具

1. 基本统计
2. 加载数据源
3. 管道
4. 提取，转换和选择特征
5. 分类和回归
6. 聚类
7. 协同过滤
8. 频繁模式挖掘
9. 模型选择和超参数调整
10. 模型优化

示例（逻辑回归）

逻辑回归是预测分类结果的经常使用方法。广义线性模型的一个特例是预测结果的几率。在 spark.ml 中，逻辑回归能够用 binomial logistic regression 来预测二元结果，或者使用 multinomial logistic regression 来预测多类结果。使用 family 参数在这两个算法之间进行选择，或者保持不设置，Spark 将推断出正确的变量。

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

# Load training data
training = spark.read.format("libsvm").load("data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8)

# Fit the model
lrModel = lr.fit(training)

# Print the coefficients and intercept for logistic regression
print("Coefficients:" + str(lrModel.coefficients))
print("Intercept:" + str(lrModel.intercept))

# We can also use the multinomial family for binary classification
mlr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8, family="multinomial")

# Fit the model
mlrModel = mlr.fit(training)

# Print the coefficients and intercepts for logistic regression with multinomial family
print("Multinomial coefficients:" + str(mlrModel.coefficientMatrix))
print("Multinomial intercepts:" + str(mlrModel.interceptVector))

其中，libsvm 为一种数据格式，具体形式能够参考：libsvm。regParam 定义了正则化项的权重参数，elasticNetParam 表示选择的正则化项。假设定义的正则化项以下：

\[L(w)=\lambda(\alpha L_1(w)+(1-\alpha)L_2(w))\tag{1}\]

则 regParam 参数正是对应了参数 \(\lambda\)，而 elasticNetParam 则是对应了参数 \(\alpha\)，则有以下状况：

• 当 \(\alpha=0\) 时，惩罚项为 L2 正则，默认状况；
• 当 \(\alpha=1\) 时，惩罚项为 L1 正则；
• 当 \(0<\alpha<1\) 时，惩罚项为 L1 正则和 L2 正则的混合；

L1 和 L2 正则的主要目的是解决模型的过拟合问题，具体的形式为：