首页 文章

在pyspark进行交叉验证

提问于
浏览 次
1

我使用交叉验证来训练线性回归模型使用以下代码：

from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

lr = LinearRegression(maxIter=maxIteration)
modelEvaluator=RegressionEvaluator()
pipeline = Pipeline(stages=[lr])
paramGrid = ParamGridBuilder().addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01]).addGrid(lr.elasticNetParam, [0, 1]).build()

crossval = CrossValidator(estimator=pipeline,
                          estimatorParamMaps=paramGrid,
                          evaluator=modelEvaluator,
                          numFolds=3)

cvModel = crossval.fit(training)

现在我想绘制roc曲线，我使用下面的代码，但是我得到了这个错误：

'LinearRegressionTrainingSummary'对象没有属性'areaUnderROC'

trainingSummary = cvModel.bestModel.stages[-1].summary
trainingSummary.roc.show()
print("areaUnderROC: " + str(trainingSummary.areaUnderROC))

我也想在每次检查中查看目标历史，我知道我最终可以得到它

print("numIterations: %d" % trainingSummary.totalIterations)
print("objectiveHistory: %s" % str(trainingSummary.objectiveHistory))

但我希望在每次迭代时都能得到它，我该怎么做呢？

此外，我想评估测试数据的模型，我该怎么做？

prediction = cvModel.transform(test)

我知道我可以写的训练数据集：

print("RMSE: %f" % trainingSummary.rootMeanSquaredError)
print("r2: %f" % trainingSummary.r2)

但是如何获得这些测试数据集的指标呢？

apache-spark machine-learning pyspark cross-validation apache-spark-ml

1 回答

  • 1

    1）ROC曲线下面积（AUC）仅为defined defined，因此您无法将其用于回归任务，就像您在此处尝试的那样 .

    2）每次迭代的 objectiveHistory 仅在回归中的 solver 参数为 l-bfgs （documentation）时可用;这是一个玩具示例：

    spark.version
# u'2.1.1'

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder

dataset = spark.createDataFrame(
        [(Vectors.dense([0.0]), 0.2),
         (Vectors.dense([0.4]), 1.4),
         (Vectors.dense([0.5]), 1.9),
         (Vectors.dense([0.6]), 0.9),
         (Vectors.dense([1.2]), 1.0)] * 10,
         ["features", "label"])

lr = LinearRegression(maxIter=5, solver="l-bfgs") # solver="l-bfgs" here

modelEvaluator=RegressionEvaluator()
pipeline = Pipeline(stages=[lr])
paramGrid = ParamGridBuilder().addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01]).addGrid(lr.elasticNetParam, [0, 1]).build()

crossval = CrossValidator(estimator=lr,
                          estimatorParamMaps=paramGrid,
                          evaluator=modelEvaluator,
                          numFolds=3)

cvModel = crossval.fit(dataset)

trainingSummary = cvModel.bestModel.summary

trainingSummary.totalIterations
# 2
trainingSummary.objectiveHistory # one value for each iteration
# [0.49, 0.4511834723904831]

    3）您已经定义了一个 RegressionEvaluator ，您可以使用它来评估您的测试集，但如果使用不带参数，它将采用RMSE度量标准;这是一种定义具有不同指标的评估者并将其应用于测试集的方法（继续上面的代码）：

    test = spark.createDataFrame(
        [(Vectors.dense([0.0]), 0.2),
         (Vectors.dense([0.4]), 1.1),
         (Vectors.dense([0.5]), 0.9),
         (Vectors.dense([0.6]), 1.0)],
        ["features", "label"])

modelEvaluator.evaluate(cvModel.transform(test))  # rmse by default, if not specified
# 0.35384585061028506

eval_rmse = RegressionEvaluator(metricName="rmse")
eval_r2 = RegressionEvaluator(metricName="r2")

eval_rmse.evaluate(cvModel.transform(test)) # same as above
# 0.35384585061028506

eval_r2.evaluate(cvModel.transform(test))
# -0.001655087952929124
    回复于

相关问题