Spark-机器学习（7）分类学习之决策树_spark 决策树

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目录

一、决策树

什么是决策树

spark决策树

二、示例代码 

完整代码 

方法解析

代码效果  

代码输出 

拓展-spark决策树

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一、决策树

什么是决策树

决策树模型 

决策树是一种基本的分类与回归方法。它主要被用于分类问题，但也可以用于回归问题。决策树模型呈树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断条件，每个分支代表一个判断条件的输出，每个叶节点代表一个类别。

决策树学习的目的是根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，以便能够对新样本进行正确的分类。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。

1. 特征选择：选择对训练数据具有分类能力的特征。特征选择的目的是决定用哪个特征来划分空间。常用的选择准则有信息增益、增益率和基尼指数。
2. 决策树的生成：基于特征选择的结果，递归地构建决策树。从根节点开始，对每个特征进行测试，根据测试结果将样本分配到子节点，直到满足停止条件（例如，所有样本属于同一类，或没有剩余特征可用）为止。
3. 决策树的剪枝：为了避免过拟合，通常需要对决策树进行剪枝。剪枝的主要目的是简化模型，提高模型的泛化能力。剪枝可以通过预剪枝（在决策树生成过程中进行剪枝）或后剪枝（在决策树生成完成后进行剪枝）来实现。

决策树具有直观、易于理解和实现的优点。然而，它也可能导致过拟合，特别是在处理具有复杂关系的数据集时。此外，决策树对输入数据的预处理（如缺失值和异常值的处理）和参数设置（如停止条件和剪枝策略）也比较敏感。

spark决策树

Spark决策树是Apache Spark MLlib库中提供的一种机器学习算法，用于分类和回归问题。Spark决策树基于传统的决策树算法，并结合了Spark的分布式计算能力，以处理大规模数据集。

Spark决策树在构建过程中，通过递归地将数据集分割成子集来创建树形结构。每个内部节点代表一个特征上的判断条件，根据该条件将数据集划分为不同的子集，并分配给子节点。这个过程一直进行到满足停止条件为止，例如所有样本属于同一类或者没有剩余特征可用。

Spark决策树支持多种特征选择准则，如信息增益、增益率和基尼指数，以便根据数据的特性选择最合适的划分策略。同时，为了防止过拟合，Spark决策树也提供了剪枝机制，可以在决策树生成过程中或生成完成后进行剪枝。

由于Spark的分布式计算能力，Spark决策树可以有效地处理大规模数据集，并且具有良好的扩展性。这使得它成为处理大规模机器学习问题的一种有效方法。

二、示例代码 

下面的示例代码的主要作用是训练一个决策树分类模型 ，通过直接在程序中模拟数据来达到我们展示一个决策树的过程，仅作为学习阶段的示例。在工作中，数据往往庞大而复杂，需要我们花费更长的时间来处理数据和优化模型。

完整代码 

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier
import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator
import org.apache.spark.ml.feature.{StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object p7{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 初始化Spark  
    val conf = new SparkConf().setAppName("Peng0426.").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val spark = SparkSession.builder().appName("SimpleDecisionTreeExample").getOrCreate()
    import spark.implicits._
    // 创建模拟数据  
    val data = Seq(
      (1.0, 0.0, "A"), (1.5, 1.0, "A"), (5.0, 5.0, "B"), (5.0, 8.0, "B"), (1.0, 4.0, "A"), (1.5, 1.0, "A"), (5.5, 5.0, "B"), (8.0, 7.0, "B"), (1.0, 0.0, "A"), (2.5, 1.0, "A"), (5.5, 5.0, "B"), (8.0, 6.0, "B"),
    ).toDF("feature1", "feature2", "label")
    // 将标签列从字符串类型转换为数值类型  
    val labelIndexer = new StringIndexer()
      .setInputCol("label")
      .setOutputCol("indexedLabel")
      .fit(data)
    // 将特征列组合成一个特征向量  
    val assembler = new VectorAssembler()
      .setInputCols(Array("feature1", "feature2"))
      .setOutputCol("features")
    // 创建决策树分类器  
    val dt = new DecisionTreeClassifier()
      .setLabelCol("indexedLabel")
      .setFeaturesCol("features")
    // 创建管道  
    val pipeline = new Pipeline()
      .setStages(Array(labelIndexer, assembler, dt))
    // 将数据划分为训练集和测试集  
    val Array(trainingData, testData) = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
    // 训练模型  
    val model = pipeline.fit(trainingData)
    // 预测测试集  
    val predictions = model.transform(testData)
    //计算测试误差
    val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator()
      .setLabelCol("indexedLabel")
      .setPredictionCol("prediction")
      .setMetricName("accuracy")
    val accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
    println(s"Test Accuracy = $accuracy")
  }
}

方法解析

• SparkConf 和 SparkContext: 用于初始化Spark应用程序的配置和上下文。

• SparkSession: 是Spark 2.0及以上版本中引入的新概念，用于替代SparkContext来创建DataFrame、Dataset和读取数据。

• Pipeline: 在Spark ML中，Pipeline是一个用于组合多个转换步骤（如特征转换、模型训练等）的框架。

• StringIndexer: 用于将字符串类型的标签列转换为数值类型，以便用于机器学习模型。

• VectorAssembler: 将多个特征列组合成一个特征向量，这通常是机器学习模型所需要的输入格式。

• DecisionTreeClassifier: 决策树分类器，用于训练决策树模型。

• MulticlassClassificationEvaluator: 用于评估多分类模型性能的评估器。

• DataFrame API: Spark的DataFrame API用于处理结构化数据。

代码效果  

• 初始化Spark: 通过设置SparkConf和SparkSession来初始化Spark应用程序。

• 创建模拟数据: 创建一个包含两个特征列和一个标签列的DataFrame。

• 数据预处理: 使用StringIndexer和VectorAssembler进行数据预处理，将标签转换为数值类型，并将特征组合成特征向量。

• 构建模型管道: 使用Pipeline将预处理步骤和决策树分类器组合在一起。

• 划分数据集: 将数据随机划分为训练集和测试集。

• 训练模型: 使用训练数据拟合管道，从而训练决策树模型。

• 预测和评估: 对测试集进行预测，并使用MulticlassClassificationEvaluator计算准确率。

代码输出 

这段代码最后会输出我们的测试集的准确率，这个值表示模型在测试集上的预测准确率。现在运行代码来看看输出的是多少。

可以看到运行代码后得到了1.0。Accuracy的值只会在0到1之间，越接近1代表我们的模型分类的效果越强，但是我这里的1.0是基于数据集特小，数据不复杂的情况下，在真实的环境中往往很难达到。在实际应用中，我们只需要努力将模型的Accuracy值接近1.0即可。

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