Spark DecisionTreeClassifier 决策树分类

1、概述

决策树及树集（算法）是用于机器学习任务的分类和回归的流行方法。决策树被广泛使用，因为它们易于解释，处理分类特征，扩展到多类分类设置，不需要特征缩放，并且能够捕获非线性和特征交互。树集分类算法（例如随机森林和boosting）在分类和回归任务中表现最佳。

spark.ml实现使用连续和分类特征，支持用于二元分类和多类分类以及用于回归的决策树。该实现按行对数据进行分区，从而允许对数百万甚至数十亿个实例进行分布式训练。

2、输入和输出

所有输出列都是可选的；要排除输出列，请将其对应的Param设置为空字符串。

Input Columns

Param name	Type(s)	Default	Description
labelCol	Double	"label"	Label to predict
featuresCol	Vector	"features"	Feature vector

Output Columns

Param name	Type(s)	Default	Description	Notes
predictionCol	Double	"prediction"	Predicted label
rawPredictionCol	Vector	"rawPrediction"	Vector of length # classes, with the counts of training instance labels at the tree node which makes the prediction	Classification only
probabilityCol	Vector	"probability"	Vector of length # classes equal to rawPrediction normalized to a multinomial distribution	Classification only
varianceCol	Double		The biased sample variance of prediction	Regression only

3、code

package com.home.spark.ml

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.classification.{DecisionTreeClassificationModel, DecisionTreeClassifier}
import org.apache.spark.ml.evaluation.{MulticlassClassificationEvaluator, RegressionEvaluator}
import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer, VectorIndexer}
import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector, Vectors}
import org.apache.spark.ml.regression.DecisionTreeRegressor
import org.apache.spark.sql.{Dataset, Row, SparkSession}

object Ex_DecisionTree {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf(true).setMaster("local[2]").setAppName("spark ml")
    val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    //rdd转换成df或者ds需要SparkSession实例的隐式转换
    //导入隐式转换，注意这里的spark不是包名，而是SparkSession的对象名
    import spark.implicits._

    val data = spark.sparkContext.textFile("input/iris.data.txt")
      .map(_.split(","))
      .map(a => Iris(
        Vectors.dense(a(0).toDouble, a(1).toDouble, a(2).toDouble, a(3).toDouble),
        a(4))
      ).toDF()

    data.createOrReplaceTempView("iris")
    val df = spark.sql("select * from iris")
    df.map(r => r(1) + " : " + r(0)).collect().take(10).foreach(println)


    ////对特征列和标签列进行索引转换
    val labelIndexer = new StringIndexer().setInputCol("label").setOutputCol("indexedLabel").fit(df)
    val featureIndexer = new VectorIndexer().setInputCol("features").setOutputCol("indexedFeatures")
      .setMaxCategories(4).fit(df)


    //决策树分类器
    val dtClassifier = new DecisionTreeClassifier().setLabelCol("indexedLabel").setFeaturesCol("indexedFeatures")

    //将预测的类别重新转成字符型
    val labelConverter = new IndexToString().setInputCol("prediction").setOutputCol("predictionLabel").setLabels(labelIndexer.labels)

    //将原数据集拆分成两个部分，一部分用于训练，一部分用于测试
    val Array(trainingData, testData): Array[Dataset[Row]] = df.randomSplit(Array(0.7,0.3))

    //建立工作流
    val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(labelIndexer,featureIndexer,dtClassifier,labelConverter))

    //生成训练模型
    val modelDecisionTreeClassifier = pipeline.fit(trainingData)

    //预测
    val result = modelDecisionTreeClassifier.transform(testData)

    result.show(150,false)

    /**
      * 样本分为：正类样本和负类样本。
      * TP：被分类器正确分类的正类样本数。
      * TN: 被分类器正确分类的负类样本数。
      * FP: 被分类器错误分类的正类样本数。（本来是负，被预测为正） ---------->正
      * FN: 被分类器错误分类的负类样本数。 (本来是正， 被预测为负) ---------->负
      *
      * 准确率(Accuracy ACC)
      * 总样本数=TP+TN+FP+FN
      * ACC=(TP+TN)/(总样本数)
      * 该评价指标主要针对分类均匀的数据集。
      */
    val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator().setLabelCol("indexedLabel").setPredictionCol("prediction")
      .setMetricName("accuracy")
    val accuracy: Double = evaluator.evaluate(result)

    println("Accuracy = " + accuracy)

    /**
      * 精确率（Precision 查准率）
      * Precision = TP / （TP+ FP） 准确率，表示模型预测为正样本的样本中真正为正的比例
      */
    val evaluator2 = new MulticlassClassificationEvaluator().setLabelCol("indexedLabel").setPredictionCol("prediction")
      .setMetricName("weightedPrecision")
    val weightedPrecision: Double = evaluator2.evaluate(result)

    println("weightedPrecision = " + weightedPrecision)

    /**
      * 召回率（查全率）
      * Recall = TP /（TP + FN） 召回率，表示模型准确预测为正样本的数量占所有正样本数量的比例
      */
    val evaluator3 = new MulticlassClassificationEvaluator().setLabelCol("indexedLabel").setPredictionCol("prediction")
      .setMetricName("weightedRecall")
    val weightedRecall: Double = evaluator3.evaluate(result)

    println("weightedRecall = " + weightedRecall)


    val treeModel = modelDecisionTreeClassifier.stages(2).asInstanceOf[DecisionTreeClassificationModel]
    println("Learned classification tree model:
" + treeModel.toDebugString)

    //决策树回归器
    val dtRegressor = new DecisionTreeRegressor().setLabelCol("indexedLabel").setFeaturesCol("indexedFeatures")

    val pipelineRegressor = new Pipeline()
      .setStages(Array(labelIndexer,featureIndexer,dtRegressor,labelConverter))

    val modelRegressor = pipelineRegressor.fit(trainingData)
    val result2 = modelRegressor.transform(testData)

    result2.show(150,false)

    //评估
    val regressionEvaluator = new RegressionEvaluator().setLabelCol("indexedLabel").setPredictionCol("prediction")
        .setMetricName("rmse")
    val rmse = regressionEvaluator.evaluate(result2)
    println("rmse = " + rmse)
    spark.stop()
  }
}

case class Iris(features: Vector, label: String)