机器学习超参数调优总结(PySpark ML)-超参数调优算法

ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数。这也称为调优。可以对单个的估计器(如LogisticRegression)进行调优，也可以对包括多种算法、特性化和其他步骤的整个pipeline进行调优。用户可以一次调优整个Pipeline，而不是分别调优 Pipeline 中的每个元素。

ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据为给定任务找到最佳的模型或参数。这也称为调优。可以对单个的Estimator(如LogisticRegression)进行调优，也可以对包括多种算法、特性化和其他步骤的整个pipeline进行调优。用户可以一次调优整个Pipeline，而不是分别调优Pipeline中的每个元素。

MLlib支持使用CrossValidator和TrainValidationSplit等工具进行模型选择。这些工具需要具备以下条件:

估计器：要调优的算法或管道pipeline
一组参数：可选择的参数，有时称为搜索的“参数网格”
评估者：度量拟合模型在测试数据上的表现

这些模型选择工具的工作方式如下：

他们将输入数据拆分为单独的训练和测试数据集。
对于每个（训练、测试）对，它们遍历ParamMap 集合：

对于每个ParamMap，使用这些参数拟合Estimator，得到拟合的Model，并使用Evaluator 评估Model的性能。

他们选择Model由表现最好的一组参数产生。

为了帮助构造参数网格，用户可以使用ParamGridBuilder。默认情况下，参数网格中的参数集以串行方式计算。在使用CrossValidator或TrainValidationSplit运行模型选择之前，可以通过将并行度设置为2或更多(1的值将是串行的)来并行地进行参数评估。并行度的值应该谨慎选择，以便在不超过集群资源的情况下最大化并行度，较大的值不一定会提高性能。一般来说，10以上的值对大多数集群来说应该足够了。

交叉验证

CrossValidator交叉验证器首先将数据集分割为一组折叠数据集，这些折叠数据集用作单独的训练数据集和测试数据集。例如，当k=3次时，CrossValidator将生成3对(训练，测试)数据集，每对数据集使用2/3的数据进行训练，1/3的数据进行测试。为了评估一个特定的ParamMap, CrossValidator通过在3个不同的(训练，测试)数据集对上拟合Estimator产生的3个模型计算平均评估度量。

在确定最佳ParamMap之后，CrossValidator最终使用最佳ParamMap和整个数据集重新匹配Estimator。

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import HashingTF, Tokenizer
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder

# 准备训练文件，并做好标签。
training = spark.createDataFrame([
    (0, "a b c d e spark", 1.0),
    (1, "b d", 0.0),
    (2, "spark f g h", 1.0),
    (3, "hadoop mapreduce", 0.0),
    (4, "b spark who", 1.0),
    (5, "g d a y", 0.0),
    (6, "spark fly", 1.0),
    (7, "was mapreduce", 0.0),
    (8, "e spark program", 1.0),
    (9, "a e c l", 0.0),
    (10, "spark compile", 1.0),
    (11, "hadoop software", 0.0)
], ["id", "text", "label"])

# 配置一个ML管道，它由树stages组成:tokenizer、hashingTF和lr。
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")
hashingTF = HashingTF(inputCol=tokenizer.getOutputCol(), outputCol="features")
lr = LogisticRegression(maxIter=10)
pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr])

# 我们现在将Pipeline作为一个Estimator，将其包装在CrossValidator实例中。
# 这将允许我们共同选择所有管道阶段的参数。
# 交叉验证器需要一个Estimator、一组Estimator ParamMaps和一个Evaluator。
# 我们使用ParamGridBuilder来构造一个用于搜索的参数网格。
# hashingTF.numFeatures 的3个值, lr.regParam的2个值，
# 这个网格将有3 x 2 = 6的参数设置供CrossValidator选择。

 
paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(hashingTF.numFeatures, [10, 100, 1000]) \
    .addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01]) \
    .build()

crossval = CrossValidator(estimator=pipeline,
                          estimatorParamMaps=paramGrid,
                          evaluator=BinaryClassificationEvaluator(),
                          numFolds=2)  # 使用3+ folds

# 运行交叉验证，并选择最佳参数集。
cvModel = crossval.fit(training)

# 准备测试未标注的文件
test = spark.createDataFrame([
    (4, "spark i j k"),
    (5, "l m n"),
    (6, "mapreduce spark"),
    (7, "apache hadoop")
], ["id", "text"])

# 对测试文档进行预测, cvModel使用发现的最佳模型(lrModel)。
prediction = cvModel.transform(test)
selected = prediction.select("id", "text", "probability", "prediction")
for row in selected.collect():
    print(row)

训练验证拆分

除了 CrossValidator 之外，Spark 还提供了用于超参数调优的 TrainValidationSplit。TrainValidationSplit 只计算每个参数组合一次，而在 CrossValidator 的情况下是k次。因此，它的成本较低，但当训练数据集不够大时，它不会产生可靠的结果。

与 CrossValidator 不同，TrainValidationSplit 创建单个(训练、测试)数据集对。它使用 trainRatio 参数将数据集分成这两部分。例如，当trainRatio=0.75 时，TrainValidationSplit 将生成一个训练和测试数据集对，其中 75% 的数据用于训练，25% 用于验证。

像 CrossValidator 一样，TrainValidationSplit 最终使用最佳 ParamMap 和整个数据集匹配 Estimator。

from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, TrainValidationSplit

# Prepare training and test data.
data = spark.read.format("libsvm")\
    .load("data/mllib/sample_linear_regression_data.txt")
train, test = data.randomSplit([0.9, 0.1], seed=12345)

lr = LinearRegression(maxIter=10)

# 我们使用ParamGridBuilder来构造一个用于搜索的参数网格。
# TrainValidationSplit将尝试所有值的组合，并使用评估器确定最佳模型。
paramGrid = ParamGridBuilder()\
    .addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01]) \
    .addGrid(lr.fitIntercept, [False, True])\
    .addGrid(lr.elasticNetParam, [0.0, 0.5, 1.0])\
    .build()

# 在这种情况下，估计器是简单的线性回归。
# TrainValidationSplit需要一个Estimator、一组Estimator ParamMaps 和一个 Evaluator。
tvs = TrainValidationSplit(estimator=lr,
                           estimatorParamMaps=paramGrid,
                           evaluator=RegressionEvaluator(),
                           # 80%的数据将用于培训，20%用于验证。
                           trainRatio=0.8)

# 运行TrainValidationSplit，并选择最佳参数集。
model = tvs.fit(train)

# 对测试数据进行预测。模型是参数组合后性能最好的模型。
model.transform(test)\
    .select("features", "label", "prediction")\
    .show()