5 Introducing the ML Package
在前面，我们使用了Spark中严格基于RDD的MLlib包。 在这里，我们将基于DataFrame使用MLlib包。 另外，根据Spark文档，现在主要的Spark机器学习API是spark.ml包中基于DataFrame的一套模型。
5.1 ML包的介绍
从顶层上看，ML包主要包含三大抽象类：转换器、预测器和工作流。

5.1.1 转换器（Transformer）
从Transformer抽象类派生出来的每一个新的Transformer都需要实现一个.transform(…) 方法，该方法可以将一个DataFrame转换成另一个DataFrame。
在spark.ml.feature中有许多Transformer：

Binarizer ：给定一个阈值，该方法需要一个连续的变量将其转换为二进制。
Bucketizer：分箱（分段处理）：将连续数值转换为离散类别比如特征是年龄，是一个连续数值，需要将其转换为离散类别(未成年人、青年人、中年人、老年人），就要用到Bucketizer了。
ChiSqSelector：对于分类目标变量（考虑到分类模型），此方法允许你预定义数量的特征（通过numTopFeatures参数指定）。 选择完成后，如方法的名称所示，使用卡方检验。 需要两步：首先，你需要.fit(…) 数据（为了这个方法可以计算卡方检验）。然后，调用.fit（…）方法（将你的DataFrame作为参数传递）返回一个可以用.transform(…)转换的ChiSqSelectorModel对象。
CountVectorizer：将文本文档转换为单词计数的向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法，
HashingTF : 生成词频率向量。它采用词集合并将这些集合转换成固定长度的特征向量。在文本处理中，“一组词”可能是一袋词。 HashingTF使用散列技巧。通过应用散列函数将原始要素映射到索引，然后基于映射的索引来计算项频率。
IDF : 此方法计算逆文档频率。需要注意的是文本首先要用向量表示，可以用HashingTF 或者 CountVectorizer。
MinMaxScaler：最大-最小规范化，将所有特征向量线性变换到用户指定最大-最小值之间。但注意在计算时还是一个一个特征向量分开计算的。通常将最大，最小值设置为1和0，这样就归一化到[0,1]。Spark中可以对min和max进行设置，默认就是[0,1]。（不移动中心点）
MaxAbsScaler：同样对某一个特征操作，各特征值除以最大绝对值，因此缩放到[-1,1]之间。且不移动中心点。不会将稀疏矩阵变得稠密。
NGram ：返回 n-grams，两个连续的序列词,或三个或更多。例如 [‘good’,’morning’, ‘Robin’, ‘Williams’] ，返回两个即 [‘good morning’, ‘morning Robin’, ‘Robin Williams’] 。
Normalizer ： 将某个特征向量（由所有样本某一个特征组成的向量）计算其p-范数，然后对该每个元素除以p-范数。将原始特征Normalizer以后可以使得机器学习算法有更好的表现。（默认是L2）。
PCA ： 数据降维。
RegexTokenizer：使用正则表达式。
StandardScaler ：将某个特征向量（由所有样本某一个特征组成的向量）进行标准化，使数据均值为0，方差为1。Spark中可以选择是带或者不带均值和方差。
StopWordsRemover ：移除停用词。
Tokenizer：这是默认的标记器，它将字符串转换为小写，然后在空间上分割。
VectorAssembler：这是一个非常有用的转换器，将多个数值（包含向量）列整合到一个用向量表示的列中。
VectorSlicer：适用于特征向量，无论是稠密还是稀疏：给定一个索引列表，它从特征向量中提取值。
Word2Vec ：该方法将一个句子（字符串）作为输入，并将其转换为{string，vector}格式的映射，这种格式在自然语言处理中非常有用。
String<->Index 相互转换：

VectorIndexer：提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果。VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别（离散值）特征（index categorical features categorical features ）进行编号。它能够自动判断哪些特征是离散值型的特征，并对他们进行编号，具体做法是通过设置一个maxCategories，特征向量中某一个特征不重复取值个数小于maxCategories，则被重新编号为0～K（K<=maxCategories-1）。某一个特征不重复取值个数大于maxCategories，则该特征视为连续值，不会重新编号（不会发生任何改变）。
StringIndexer：按label出现的频次，转换成0～num numOfLabels-1(分类个数)，频次最高的转换为0，
IndexToString：有StringIndexer，就应该有IndexToString。在应用StringIndexer对labels进行重新编号后，带着这些编号后的label对数据进行了训练，并接着对其他数据进行了预测，得到预测结果，预测结果的label也是重新编号过的，因此需要转换回来。
5.1.2 预测器（Estimators）

预测器可以被认为是需要评估的统计模型，来进行预测或对观测结果进行分类。
如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。

一、分类
ML包提供了七种分类模型，这里介绍四种常用的模型。

LogisticRegression：逻辑回归是分类的基本模型。逻辑回归使用logit函数来计算观测到属于特定类别的概率。
DecisionTreeClassifier ：构建一棵决策树以预测观察类别的分类器。maxDepth指定参数限制树的生长深度，minInstancePerNode确定进一步拆分所需的树节点中观察值的最小数目，maxBins参数指定连续变量将被分割的最大数量的区间， impurity 指定测量和计算来自分割的信息增益的度量。
RandomForestClassifier：这个模型产生多个决策树（因此称为森林），并使用这些决策树的模式输出分类结果。 RandomForestClassifier支持二元和多元标签。
NaiveBayes：基于贝叶斯定理，这个模型使用条件概率来分类观测。 PySpark ML中的NaiveBayes模型支持二元和多元标签。
二、回归

PySpark ML包中有七种模型可用于回归任务。这里只介绍两种模型，如后续需要用可查阅官方手册。

LinearRegression：最简单的回归模型，它假定了特征和连续标签之间的线性关系，以及误差项的正态性。
DecisionTreeRegressor：与分类模型类似，标签是连续的而不是二元或多元的。
三、聚类

聚类是一种无监督的模型。PySpark ML包提供了四种模型。

BisectingKMeans ：k-means 聚类和层次聚类的组合。该算法以单个簇中的所有观测值开始，并将数据迭代地分成k个簇。
KMeans : 将数据分成k个簇，随机生成k个初始点作为质心，将数据集中的数据按照距离质心的远近分到各个簇中，将各个簇中的数据求平均值，作为新的质心，重复上一步，直到所有的簇不再改变。
GaussianMixture：这个方法使用k个未知的高斯分布参数来剖析数据集。使用期望最大化算法，通过最大化对数似然函数来找到高斯参数。
LDA：此模型用于自然语言处理应用程序中的主题建模。
5.1.3 管道/工作流（Pipeline）

一个管道串起多个转换器和预测器，明确一个机器学习工作流。
预测上一篇中的婴儿存活率。

载入数据：
import pyspark.sql.types as typ
labels = [
(‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’, typ.IntegerType()),
(‘BIRTH_PLACE’, typ.StringType()),
(‘MOTHER_AGE_YEARS’, typ.IntegerType()),
(‘FATHER_COMBINED_AGE’, typ.IntegerType()),
(‘CIG_BEFORE’, typ.IntegerType()),
(‘CIG_1_TRI’, typ.IntegerType()),
(‘CIG_2_TRI’, typ.IntegerType()),
(‘CIG_3_TRI’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_HEIGHT_IN’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_PRE_WEIGHT’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_DELIVERY_WEIGHT’, typ.IntegerType()),
(‘MOTHER_WEIGHT_GAIN’, typ.IntegerType()),
(‘DIABETES_PRE’, typ.IntegerType()),
(‘DIABETES_GEST’, typ.IntegerType()),
(‘HYP_TENS_PRE’, typ.IntegerType()),
(‘HYP_TENS_GEST’, typ.IntegerType()),
(‘PREV_BIRTH_PRETERM’, typ.IntegerType())
]
# Specifying the schema of the DataFrame
schema = typ.StructType([
typ.StructField(e[0], e[1], False) for e in labels
])
births = spark.read.csv(‘births_transformed.csv.gz’,
header=True,
schema=schema)

创建转换器
因为统计模型只能对数值数据进行操作，我们必须对birth_place变量进行编码。

import pyspark.ml.feature as ft
# Casting the column to an IntegerType
births = births
.withColumn(‘BIRTH_PLACE_INT’, births[‘BIRTH_PLACE’]
.cast(typ.IntegerType()))
# Using the OneHotEncoder to encode
encoder = ft.OneHotEncoder(
inputCol=‘BIRTH_PLACE_INT’,
outputCol=‘BIRTH_PLACE_VEC’)
# Using the VectorAssembler to create a single column with all the features collated together.
featuresCreator = ft.VectorAssembler(
inputCols=[col[0] for col in labels[2:]] +
[encoder.getOutputCol()],
outputCol=‘features’
)

创建预测器
import pyspark.ml.classification as cl
logistic = cl.LogisticRegression(
maxIter=10,
regParam=0.01,
labelCol=‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’)

创建一个工作流

from pyspark.ml import Pipeline
pipeline = Pipeline(stages=[
encoder,
featuresCreator,
logistic
])

训练模型
births_train, births_test = births
.randomSplit([0.7, 0.3], seed=666)

model = pipeline.fit(births_train)
test_model = model.transform(births_test)

评估
import pyspark.ml.evaluation as ev
evaluator = ev.BinaryClassificationEvaluator(
rawPredictionCol=‘probability’,
labelCol=‘INFANT_ALIVE_AT_REPORT’)
print(evaluator.evaluate(test_model,
{evaluator.metricName: ‘areaUnderROC’}))
print(evaluator.evaluate(test_model,
{evaluator.metricName: ‘areaUnderPR’}))

保存模型
pipelinePath = ‘./infant_oneHotEncoder_Logistic_Pipeline’
pipeline.write().overwrite().save(pipelinePath)
# You can load it up later and use it straight away to .fit(…) and predict:
loadedPipeline = Pipeline.load(pipelinePath)
loadedPipeline
.fit(births_train)
.transform(births_test)