写这个系列是因为最近公司在搞技术分享，学习Spark，我的任务是讲PySpark的应用，因为我主要用Python，结合Spark，就讲PySpark了。...然而我在学习的过程中发现，PySpark很鸡肋（至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发）。为什么呢？原因如下： 1.PySpark支持的算法太少了。...57 dt = DecisionTreeClassifier(maxDepth=2,labelCol = 'labelpoint') 58 model_DT= dt.fit(data) 59 predict_data...，看相同的算法在ml和mllib的包里运行效果有什么差异，如果有，是为什么，去看源码怎么写的。...此外，我真的想弄清楚这货在实际生产中到底有用吗，毕竟还是要落实生产的，我之前想，如果python的sklearn能够在spark上应用就好了，后来在databricks里面找到了一个包好像是准备把sklearn
训练时数据预处理/特征化无法在预测时复用 集成到流式，批处理和提供API服务都不是一件容易的事情 代码/算法复用级别有限，依赖于算法自身的经验以及自身的工具箱，团队难以共享。...统一交互语言 MLSQL提供了一套SQL的超集的DSL语法MLSQL，数据处理，模型训练，模型预测部署等都是以MLSQL语言交互，该语言简单易懂，无论算法，分析师，甚至运营都能看懂，极大的减少了团队的沟通成本...所有以train开头的，都是模块，以select 开头的都是标准sql, 以load开头的则是各种数据源的加载。 在MLSQL中，任何一个模块都有两个产出：模型和函数。...训练时该模块会产生一个对应的模型，预测时该模型会提供一个函数，从而实现 对训练阶段的数据处理逻辑，在预测时能进行复用。 算法训练的模型可以直接部署成一个预测函数。...,CSV等等 你可以部署在多种环境里，比如Yarn,Mesos,Local等模式 数据处理模块/算法模型易于部署 同行启动一个local模式的MLSQL Server,然后注册我们训练的时候使用到的数据处理模块和算法模块
3、训练时数据预处理/特征化无法在预测时复用 4、集成到流式，批处理和提供API服务都不是一件容易的事情 5、代码/算法复用级别有限，依赖于算法自身的经验以及自身的工具箱，团队难以共享。...统一交互语言 MLSQL提供了一套SQL的超集的DSL语法MLSQL，数据处理，模型训练，模型预测部署等都是以MLSQL语言交互，该语言简单易懂，无论算法，分析师，甚至运营都能看懂，极大的减少了团队的沟通成本...所有以train开头的，都是模块，以select 开头的都是标准sql,以load开头的则是各种数据源的加载。 在MLSQL中，任何一个模块都有两个产出：模型和函数。...训练时该模块会产生一个对应的模型，预测时该模型会提供一个函数，从而实现 对训练阶段的数据处理逻辑，在预测时能进行复用。 算法训练的模型可以直接部署成一个预测函数。...,CSV等等 你可以部署在多种环境里，比如Yarn,Mesos,Local等模式 数据处理模块/算法模型易于部署 同行启动一个local模式的MLSQL Server,然后注册我们训练的时候使用到的数据处理模块和算法模块
牧小熊，华中农业大学，Datawhale成员 知乎 ｜ https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005 之前系统梳理过大数据概念和基础知识（可点击），本文基于PySpark在机器学习实践中的用法...的特性： 分布式：可以分布在多台机器上进行并行处理 弹性：计算过程中内存不够时，它会和磁盘进行数据交换 基于内存：可以全部或部分缓存在内存中 只读：不能修改，只能通过转换操作生成新的 RDD 2.Pandas...= 'features', labelCol = 'label',maxIter=10) lr_model = lr.fit(train) 可以看到ML的用法和sklearn非常的像，因此使用起来也是相当的方便...from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier # 创建决策树模型 dt = DecisionTreeClassifier(...spark通过封装成pyspark后使用难度降低了很多，而且pyspark的ML包提供了基本的机器学习模型，可以直接使用，模型的使用方法和sklearn比较相似，因此学习成本较低。
但是这明显不够，在机器学习的领域中，还有许许多多的处理方式，这些都没有存在于feature包中。 那要如何去实现？...比较简单的方式：spark ml本质上就是对dataframe的操作，可以在代码中处理df以实现该功能。...所以，我采用了另一种方式：基于saprk源代码开发 首先介绍一下本次想要实现的功能：WOE woe的计算逻辑： 计算的逻辑还是比较清楚的，公式如下: 其中 i为数据离散后的组，good...transform方法中主要实现的是，以surrogatedf 为转换逻辑，来处理新的数据集。 实现MLWritable实现模型的写操作。...object woeTransformModel： 实现MLReadable 对模型的 读操作。
[72e84c3a1c4c5cc2a41aa1cbf655d7d3.png] 分类的目的就是分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型，采用该种方法(模型)将隐含函数表示出来...构造分类模型的过程一般分为训练和测试两个阶段。 在构造模型之前，将数据集随机地分为训练数据集和测试数据集。 先使用训练数据集来构造分类模型，然后使用测试数据集来评估模型的分类准确率。...它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机学习方法包含3种模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。...学习时利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型；预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。...在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
这样决策树在训练样本上非常精准，但是在测试集上就没那么好了。 层数越多，叶结点越多，分的越细致，对训练数据分的也越深，越容易过拟合，导致对测试数据预测时反而效果差。...剪枝的方案主流的有两种，一种是预剪枝，一种是后剪枝。 所谓的预剪枝，即是在生成树的时候就对树的生长进行限制，防止过度拟合。...两种剪枝策略对比 后剪枝决策树通常比预剪枝决策树保留了更多的分支； 后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝决策树； 后剪枝决策树训练时间开销比未剪枝决策树和预剪枝决策树都要大的多。...搭配max_depth使用，在回归树中可以让模型变得更加平滑；建议从=5开始；对于类别不多的分类问题，=1通常就是最佳选择。...max_features：分枝时考虑的最大特征个数 即在分支时，超过限制个数的特征都会被舍弃。但是在不知道决策树中的各个特征的重要性的情况下，强行设定这个参数可能会导致模型学习不足。
这些模型的接口使用方法基本大同小异，下面仅仅列举常用的决策树，随机森林和梯度提升树的使用作为示范。更多范例参见官方文档。...dt = DecisionTreeClassifier(labelCol="indexedLabel", featuresCol="indexedFeatures") # 构建流水线 pipeline...Mllib支持的聚类模型较少，主要有K均值聚类，高斯混合模型GMM，以及二分的K均值，隐含狄利克雷分布LDA模型等。...Mllib中支持的降维模型只有主成分分析PCA算法。...这个模型在spark.ml.feature中，通常作为特征预处理的一种技巧使用。
简而言之，数据中台应该是分析师，算法，研发，产品，运营甚至老板日常工作的集中式的控制台。MLSQL就可以做成这么一件事，为什么呢？...训练时数据预处理/特征化无法在预测时复用 集成到流式，批处理和提供API服务都不是一件容易的事情 代码/算法复用级别有限，依赖于算法自身的经验以及自身的工具箱，团队难以共享。...另外，前面我们提到“训练时数据预处理/特征化无法在预测时复用“，尤其是还存在跨语言的情况，研发需要翻译算法的代码。MLSQL因为大家用的都是同一个语言，所以不存翻译的问题。...我们知道，在训练时，都是批量数据，而在预测时，都是一条一条的，本身模式就都是不一样的。...在训练时，接受的是批量的数据，并且将学习到的东西保存起来，之后在预测时，会将学习到的东西转化函数，然后使用函数对单条数据进行预测。
引 言 在PySpark中包含了两种机器学习相关的包：MLlib和ML，二者的主要区别在于MLlib包的操作是基于RDD的，ML包的操作是基于DataFrame的。...根据之前我们叙述过的DataFrame的性能要远远好于RDD，并且MLlib已经不再被维护了，所以在本专栏中我们将不会讲解MLlib。...分类、聚类等，本文中会介绍多种模型的使用方式以及使用一些模型来实现简单的案例。...分类 LogisticRegression 逻辑回归（仅支持二分类问题） DecisionTreeClassifier 决策树 GBTClassifier 提督提升决策树 RandomForestClassifier...LDA LDA模型 ?
剪枝技术的深入剖析 剪枝是解决过拟合问题的关键措施，分为以下两种方法： 预剪枝：通过限制树的最大深度、最小样本分裂数等条件，避免树过度生长。...每棵树在随机子集上训练，预测时取多数投票。 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）： GBDT通过迭代优化多个弱决策树的误差进行提升。...剪枝：通过预剪枝或后剪枝避免过拟合。 决策树的数学基础 1. 信息增益 信息增益衡量特征对分类结果的不确定性减少程度。...构建决策树模型 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 初始化模型 clf = DecisionTreeClassifier(max_depth...大规模数据处理：通过改进并行化算法，使决策树在大数据环境下高效运行。 结合深度模型：探索决策树与神经网络的混合模型，实现更强大的学习能力。
运营同学针对这些用户就可以重点干预，降低预流失用户比例，拉高用户的回流比例。 背景 在日常游戏运营中，我们常常需要提高目标用户的留存率、提高流失用户的回流率、精准运营、节约运营资源。...基于以上的述求，我们将经典机器学习实践于预流失和流失挽回两个场景。 模型整体设计流程图如下： 预流失与流失挽回概述 1. 预流失 预流失用户，即有流失倾向，但还没有开始真正流失的用户。...相较于流失用户而言，预流失用户处于观望阶段，或许对现有产品有所顾虑，或许对于潜在的流向（竞品）有所顾虑，或许是在等待些什么。 2....训练测试数据划分 根据自己的数据集大小合理的划分出三种数据，验证集在训练的时候用于模型调参，测试集在最后的最后模型所有参数设定后用于验证模型效果。 2....评估指标 离线评估的指标有AUC、准确率、召回率、F1值 AUC的介绍可以查看博客AUC，ROC我看到的最透彻的讲解，AUC用来衡量一个模型的性能。
前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...`/tmp/linear_regression_model` where inputCol="features" and labelCol="label" ; 同样的，MLSQL也对SQL进行扩展和变更...在MLSQL里，则需要分两步： 先注册模型，这样就能得到一个函数（pa_lr_predict），名字你自己定义。 register LogisticRegressor....MLSQL也支持非常复杂的数据处理。 除了算法以外 “数据处理模型”以及SQL函数 值得一提的是，MLSQL提供了非常多的“数据处理模型”以及SQL函数。...MLSQL还提供了大量使用的“数据处理模型”和SQL函数,这些无论对于训练还是预测都有非常大的帮助，可以使得数据预处理逻辑在训练和预测时得到复用，基本无需额外开发，实现端到端的部署，减少企业成本。
在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。 什么是折外预测？...4、最后预测时使用训练出的K个模型进行整合预测。 数据样本中的每个数据都被分配到一个单独的组中，并在整个过程中保持在该组中。...折外预测的概念与样本外预测（Out-of-Sample ）的概念直接相关，因为这两种情况下的预测都是在模型训练期间未使用的样本上进行的，并且都可以估计模型在对新数据进行预测时的性能。...为什么要使用折外预测来训练Meta-Model？...总结 折外预测是对不用于训练模型的数据进行的一种样本外预测。 在对看不见的数据进行预测时，折外预测最常用于估计模型的性能。 折外预测还可用于构建集成模型，称为堆叠泛化或堆叠集成。
模型参数 4. 回归 5. 不稳定性 本文为《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》的读书笔记。...为样本数O(nmlogm) ，n 为特征数量max_features 通常，算法使用 Gini 不纯度来进行检测，也可以设置为entropy 基尼指数计算稍微快一点，SKlearn默认值 基尼指数会趋于在树的分支中将最多的类隔离出来...熵指数趋向于产生略微平衡一些的决策树模型 3....模型参数 决策树不需要事先设置参数，不添加约束的决策树模型，能很好的拟合数据，容易过拟合 min_samples_split（节点在被分裂之前必须具有的最小样本数） min_samples_leaf（叶节点必须具有的最小样本数...（在每个节点被评估是否分裂的时候，具有的最大特征数量） 增加min_* hyperparameters或者减少max_* hyperparameters会使模型正则化。
决策树模型训练 我们使用Scikit-Learn中的DecisionTreeClassifier来训练决策树模型。...clf = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=3, random_state=42) # 训练模型 clf.fit(X_train...), [features[i] for i in indices]) plt.xlabel("Relative Importance") plt.show() 决策路径：我们可以追踪决策树在做出某个预测时的决策路径...偏向于多值特征：决策树在选择特征时偏向于取值较多的特征，可能导致偏差。 决策树的改进方法 剪枝 剪枝是通过删除决策树中的一些节点来减少模型的复杂度，防止过拟合。剪枝方法主要包括预剪枝和后剪枝。...预剪枝：在构建决策树的过程中，通过限制树的最大深度、最小样本数等参数来防止树的过度生长。 后剪枝：在决策树构建完成后，通过评估子树的重要性来剪除不重要的子树。
接下来，决策树算法对结点 (2) 进行划分，再次使用信息增益挑选出值最大的那个特征，这里我就不算了，计算方法和上面类似，信息增益值最大的那个特征是“色泽”，则使用“色泽”划分后决策树为： ?...但后剪枝过程是在构建完全决策树之后进行的，并且要自底向上的对树中的所有非叶结点进行逐一考察，因此其训练时间开销要比未剪枝决策树和预剪枝决策树都大得多。...一般来说，如果样本量少或者限制了一个深度很小的决策树，设置为true可以让划分点选择更加快，决策树建立的更加快。如果样本量太大的话，反而没有什么好处。问题是样本量少的时候，我速度本来就不慢。...除了这些参数要注意以外，其他在调参时的注意点有： 当样本数量少但是样本特征非常多的时候，决策树很容易过拟合，一般来说，样本数比特征数多一些会比较容易建立健壮的模型如果样本数量少但是样本特征非常多，在拟合决策树模型前...在训练模型时，注意观察样本的类别情况（主要指分类树），如果类别分布非常不均匀，就要考虑用class_weight来限制模型过于偏向样本多的类别。
你想让算法工程师天天在Spark上跑，不是一朝一夕的能搞定的。 基因论 我一直觉得吴军以前提的基因论真的很有用。比如Spark社区， 整个社区是以工程师为主的，这个就是他的基因。...尝试解决这些问题 我们现在回顾下问题，再抽象一层就是： 数据处理过程无法在训练和预测时复用 无法很好的衔接算法和工程的框架 数据处理过程无法在训练和预测时复用 我把数据处理分成两个部分构成....这个就是对应我前面提到的第一部分 “聚合，join,字符处理”。 第二个部分是，模型处理。为啥数据处理也需要用到模型了？...SQL天然适合第一部分的工作，第二部分，我们只要适当的扩充SQL语法就能高搞定。 这样，在训练时，工程和算法都可以复用一套脚本了。那么预测时候怎么办？我们怎么复用？...在预测时候，数据是一条一条来的，所以基本没有前面那个聚合join的过程，只有数据处理的‘模型预测’部分。
决策树的缺陷及改进方法 尽管决策树在许多情况下表现良好，但它存在一些问题，如过拟合、对噪声数据敏感以及对训练集的极端依赖。...这些问题可以通过以下几种方式改进： 2.1 剪枝技术 决策树容易陷入过拟合的困境，尤其是在构建过于复杂的树结构时。...剪枝是一种常见的解决方案，分为预剪枝和后剪枝： 预剪枝：在构建树的过程中设定限制条件，如最大深度、最小样本数等，提前终止树的生长。 后剪枝：在树构建完成后，通过回溯移除冗余节点，从而简化树结构。...4.1 特征重要性改进 随机森林中的特征重要性通常基于每个特征在决策树中的分裂贡献。但这种方法容易偏向高基数特征。可以通过正则化方法或基于模型输出的特征重要性计算进行改进。...同时，通过特征重要性改进、极端随机树的引入和并行化处理，可以在提升随机森林性能的同时减少计算资源的消耗。
决策树的介绍 决策树是一种常见的分类模型，在金融风控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。...梯度提升树，XGBoost以及LightGBM等先进的集成模型都采用了决策树作为基模型，在广告计算、CTR预估、金融风控等领域大放异彩 ，同时决策树在一些明确需要可解释性或者提取分类规则的场景中被广泛应用...tree = DecisionTreeClassifier(max_depth=2,criterion="entropy") tree.fit(X,y) 依据模型绘制决策树的决策边界 def plot_decision_boundary...tree_clf = DecisionTreeClassifier() ## 调用决策树模型拟合构造的数据集 tree_clf = tree_clf.fit(x_fearures, y_label)...预剪枝使决策树的很多分支没有展开，不单降低了过拟合风险，还显著减少了决策树的训练、测试时间开销。 后剪枝比预剪枝保留了更多的分支。一般情况下，后剪枝决策树的欠拟合风险很小，泛化性能往往优于预剪枝。
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