Spark2.0机器学习系列之2：基于Pipeline交叉验证ParamMap的模型选择和超参数调优

Posted 2020-10-21 大葱拌豆腐

Spark中的CrossValidation

• Spark中采用是k折交叉验证 （k-fold cross validation）。举个例子，例如10折交叉验证(10-fold cross validation)，将数据集分成10份，轮流将其中9份做训练1份做验证，10次的结果的均值作为对算法精度的估计。
• 10折交叉检验最常见，是因为通过利用大量数据集、使用不同学习技术进行的大量试验，表明10折是获得最好误差估计的恰当选择，而且也有一些理论根据可以证明这一点。但这并非最终结论，争议仍然存在。而且似乎5折或者20折与10折所得出的结果也相差无几。
• 交叉检验常用于分析模型的泛化能力，提高模型的稳定。相对于手工探索式的参数调试，交叉验证更具备统计学上的意义。
• 在Spark中，Cross Validation和ParamMap（“参数组合”的Map）结合使用。具体做法是，针对特定的Param组合，CrossValidator计算K （K 折交叉验证）个评估分数的平均值。然后和其它“参数组合”CrossValidator计算结果比较，完成所有的比较后，将最优的“参数组合”挑选出来，这“最优的一组参数”将用在整个训练数据集上重新训练(re-fit)，得到最终的Model。
• 也就是说，通过交叉验证，找到了最佳的”参数组合“，利用这组参数，在整个训练集上可以训练（fit）出一个泛化能力强，误差相对最小的的最佳模型。
• 很显然，交叉验证计算代价很高，假设有三个参数：参数alpha有3中选择，参数beta有4种选择，参数gamma有4中选择，进行10折计算，那么将进行（3×4×4）×10=480次模型训练。

Spark documnets 原文： 
（1）CrossValidator begins by splitting the dataset into a set of folds which are used as separate training and test datasets. E.g., with k=3folds, CrossValidator will generate 3 (training, test) dataset pairs, each of which uses 2/3 of the data for training and 1/3 for testing. To evaluate a particular ParamMap, CrossValidator computes the average evaluation metric for the 3 Models produced by fitting the Estimator on the 3 different (training, test) dataset pairs. 
（2）After identifying the best ParamMap, CrossValidator finally re-fits the Estimator using the best ParamMap and the entire dataset. 
（3）Using CrossValidator to select from a grid of parameters.Note that cross-validation over a grid of parameters is expensive. E.g., in the example below, the parameter grid has 3 values for hashingTF.numFeatures and 2 values for lr.regParam, and CrossValidator uses 2 folds. This multiplies out to (3×2)×2=12different models being trained. In realistic settings, it can be common to try many more parameters and use more folds (k=3 and k=10 are common). In other words, using CrossValidator can be very expensive. However, it is also a well-established method for choosing parameters which is more statistically sound than heuristic hand-tuning.

计算流程

//Spark Version 2.0
package my.spark.ml.practice;

import java.io.IOException;

import org.apache.log4j.Level;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.ml.Pipeline;
import org.apache.spark.ml.PipelineStage;
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator;
import org.apache.spark.ml.param.ParamMap;
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS;
import org.apache.spark.ml.tuning.CrossValidator;
import org.apache.spark.ml.tuning.CrossValidatorModel;
import org.apache.spark.ml.tuning.ParamGridBuilder;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

/**ALS算法协同过滤推荐算法
 * 使用Spark 2.0 基于Pipeline,ParamMap,CrossValidation
 * 对超参数进行调优，并进行模型选择
 */

public class MyCrossValidation {
  public static void main(String[] args) throws IOException{
      SparkSession spark=SparkSession
              .builder()
              .appName("myCrossValidation")
              .master("local[4]")
              .getOrCreate();
    //屏蔽日志
      Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN);
      Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF); 
    //加载数据
      JavaRDD<Rating> ratingsRDD = spark
              .read().textFile("/home/hadoop/spark/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6" +
                    "/data/mllib/als/sample_movielens_ratings.txt").javaRDD()
              .map(new Function<String, Rating>() {
                  public Rating call(String str) {
                      return Rating.parseRating(str);
                  }
              });
      //将整个数据集划分为训练集和测试集
      //注意training集将用于Cross Validation,而test集将用于最终模型的评估
      //在traning集中，在Croos Validation时将进一步划分为K份，每次留一份作为
      //Validation，注意区分：ratings.randomSplit（）分出的Test集和K 折留
      //下验证的那一份完全不是一个概念，也起着完全不同的作用，一定不要相混淆
      Dataset<Row> ratings = spark.createDataFrame(ratingsRDD, Rating.class);
      Dataset<Row>[] splits = ratings.randomSplit(new double[]{0.8, 0.2});
      Dataset<Row> training = splits[0];
      Dataset<Row> test = splits[1];

      // Build the recommendation model using ALS on the training data
      ALS als=new ALS()
              .setMaxIter(8)
              .setRank(20).setRegParam(0.8)
              .setUserCol("userId")
              .setItemCol("movieId")
              .setRatingCol("rating")
              .setPredictionCol("predict_rating");
      /*
       * (1)秩Rank：模型中隐含因子的个数：低阶近似矩阵中隐含特在个数，因子一般多一点比较好，
       * 但是会增大内存的开销。因此常在训练效果和系统开销之间进行权衡，通常取值在10-200之间。
       * (2)最大迭代次数：运行时的迭代次数，ALS可以做到每次迭代都可以降低评级矩阵的重建误差，
       * 一般少数次迭代便能收敛到一个比较合理的好模型。
       * 大部分情况下没有必要进行太对多次迭代（10次左右一般就挺好了）
       * (3)正则化参数regParam：和其他机器学习算法一样，控制模型的过拟合情况。
       * 该值与数据大小，特征，系数程度有关。此参数正是交叉验证需要验证的参数之一。
       */
      // Configure an ML pipeline, which consists of one stage
      //一般会包含多个stages
      Pipeline pipeline=new Pipeline().
              setStages(new PipelineStage[] {als});
      // We use a ParamGridBuilder to construct a grid of parameters to search over.
      ParamMap[] paramGrid=new ParamGridBuilder()
      .addGrid(als.rank(),new int[]{5,10,20})
      .addGrid(als.regParam(),new double[]{0.05,0.10,0.15,0.20,0.40,0.80})
      .build();

      // CrossValidator 需要一个Estimator,一组Estimator ParamMaps, 和一个Evaluator.
      // （1）Pipeline作为Estimator;
      // （2）定义一个RegressionEvaluator作为Evaluator，并将评估标准设置为“rmse”均方根误差
      // （3）设置ParamMap
      // （4）设置numFolds    

      CrossValidator cv=new CrossValidator()
      .setEstimator(pipeline)
      .setEvaluator(new RegressionEvaluator()
              .setLabelCol("rating")
              .setPredictionCol("predict_rating")
              .setMetricName("rmse"))
      .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
      .setNumFolds(5);

      // 运行交叉检验，自动选择最佳的参数组合
      CrossValidatorModel cvModel=cv.fit(training);
      //保存模型
      cvModel.save("/home/hadoop/spark/cvModel_als.modle");

      //System.out.println("numFolds: "+cvModel.getNumFolds());
      //Test数据集上结果评估  
      Dataset<Row> predictions=cvModel.transform(test);
      RegressionEvaluator evaluator = new RegressionEvaluator()
      .setMetricName("rmse")//RMS Error
      .setLabelCol("rating")
      .setPredictionCol("predict_rating");
      Double rmse = evaluator.evaluate(predictions);
      System.out.println("RMSE @ test dataset " + rmse);
      //Output: RMSE @ test dataset 0.943644792277118
  }   
}

备注：程序运行需要定义Rating Class 在下面链接里可以找到： http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html