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标题: Java语言在Spark3.2.4集群中使用Spark MLlib库完成XGboost算法 [打印本页]

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作者: 郭卫东    时间: 2023-4-13 03:26
标题: Java语言在Spark3.2.4集群中使用Spark MLlib库完成XGboost算法
一、概述

XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，它在处理结构化数据方面表现优异。相比其他算法，XGBoost能够处理大量特征和样本，并且支持通过正则化控制模型的复杂度。XGBoost也可以自动进行特征选择并对缺失值进行处理。
二、代码实现步骤

1、导入相关库

1. import org.apache.spark.ml.Pipeline;
2. import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator;
3. import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
4. import org.apache.spark.ml.regression.{GBTRegressionModel, GBTRegressor};
5. import org.apache.spark.sql.DataFrame;
6. import org.apache.spark.sql.SparkSession;

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2、加载数据

1. SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("XGBoost").master("local[*]").getOrCreate();
2. DataFrame data = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("data.csv");

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3、准备特征向量

1. String[] featureCols = data.columns();
2. featureCols = Arrays.copyOfRange(featureCols, 0, featureCols.length - 1);
3. VectorAssembler assembler = new VectorAssembler().setInputCols(featureCols).setOutputCol("features");
4. DataFrame inputData = assembler.transform(data).select("features", "output");
5. inputData.show(false);

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4、划分训练集和测试集

1. double[] weights = {0.7, 0.3};
2. DataFrame[] splitData = inputData.randomSplit(weights);
3. DataFrame train = splitData[0];
4. DataFrame test = splitData[1];

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5、定义XGBoost模型

1. GBTRegressor gbt = new GBTRegressor()
2.     .setLabelCol("output")
3.     .setFeaturesCol("features")
4.     .setMaxIter(100)
5.     .setStepSize(0.1)
6.     .setMaxDepth(6)
7.     .setLossType("squared")
8.     .setFeatureSubsetStrategy("auto");

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6、构建管道

1. Pipeline pipeline = new Pipeline().setStages(new PipelineStage[]{gbt});

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7、训练模型

1. GBTRegressionModel model = (GBTRegressionModel) pipeline.fit(train).stages()[0];

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8、进行预测并评估模型

1. DataFrame predictions = model.transform(test);
2. predictions.show(false);
4. RegressionEvaluator evaluator = new RegressionEvaluator()
5.     .setMetricName("rmse")
6.     .setLabelCol("output")
7.     .setPredictionCol("prediction");
9. double rmse = evaluator.evaluate(predictions);
10. System.out.println("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = " + rmse);

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以上就是Java语言中基于SparkML的XGBoost算法实现的示例代码。需要注意的是，这里使用了GBTRegressor作为XGBoost的实现方式，但是也可以使用其他实现方式，例如XGBoostRegressor或者XGBoostClassification。
三、完整代码

1. import org.apache.spark.ml.Pipeline;
2. import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator;
3. import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
4. import org.apache.spark.ml.regression.{GBTRegressionModel, GBTRegressor};
5. import org.apache.spark.sql.DataFrame;
6. import org.apache.spark.sql.SparkSession;import java.util.Arrays;public class XGBoostExample {    public static void main(String[] args) {        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("XGBoost").master("local
7. [*]").getOrCreate();        // 加载数据        DataFrame data = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("data.csv");        data.printSchema();        data.show(false);        // 准备特征向量        String[] featureCols = data.columns();        featureCols = Arrays.copyOfRange(featureCols, 0, featureCols.length - 1);        VectorAssembler assembler = new VectorAssembler().setInputCols(featureCols).setOutputCol("features");        DataFrame inputData = assembler.transform(data).select("features", "output");        inputData.show(false);        // 划分训练集和测试集        double[] weights = {0.7, 0.3};        DataFrame[] splitData = inputData.randomSplit(weights);        DataFrame train = splitData[0];        DataFrame test = splitData[1];        // 定义XGBoost模型        GBTRegressor gbt = new GBTRegressor()                .setLabelCol("output")                .setFeaturesCol("features")                .setMaxIter(100)                .setStepSize(0.1)                .setMaxDepth(6)                .setLossType("squared")                .setFeatureSubsetStrategy("auto");        // 构建管道        Pipeline pipeline = new Pipeline().setStages(new PipelineStage[]{gbt});        // 训练模型        GBTRegressionModel model = (GBTRegressionModel) pipeline.fit(train).stages()[0];        // 进行预测并评估模型        DataFrame predictions = model.transform(test);        predictions.show(false);        RegressionEvaluator evaluator = new RegressionEvaluator()                .setMetricName("rmse")                .setLabelCol("output")                .setPredictionCol("prediction");        double rmse = evaluator.evaluate(predictions);        System.out.println("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = " + rmse);        spark.stop();    }}

复制代码

在运行代码之前需要将数据文件data.csv放置到程序所在目录下，以便加载数据。另外，需要将代码中的相关路径和参数按照实际情况进行修改。 

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