2024年大数据最全【Spark MLlib】（五）随机森林（Random Forest(1)，作为大数据开发程序员应该怎样去规划自己的学习路线_随机森林 label

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3.逐层训练（level-wise training）
单机版本的决策数生成过程是通过递归调用（本质上是深度优先）的方式构造树，在构造树的同时，需要移动数据，将同一个子节点的数据移动到一起
分布式环境下采用的策略是逐层构建树节点（本质上是广度优先），这样遍历所有数据的次数 等于所有树中的最大层数。每次遍历时，只需要计算每个节点所有切分点统计参数，遍历完后，根据节点的特征划分，决定是否切分，以及如何切分。

五、使用Spark ML分别进行回归与分类建模

数据集

No,year,month,day,hour,pm,DEWP,TEMP,PRES,cbwd,Iws,Is,Ir
1,2010,1,1,0,NaN,-21.0,-11.0,1021.0,NW,1.79,0.0,0.0
2,2010,1,1,1,NaN,-21,-12,1020,NW,4.92,0,0
3,2010,1,1,2,NaN,-21,-11,1019,NW,6.71,0,0
4,2010,1,1,3,NaN,-21,-14,1019,NW,9.84,0,0
5,2010,1,1,4,NaN,-20,-12,1018,NW,12.97,0,0
6,2010,1,1,5,NaN,-19,-10,1017,NW,16.1,0,0
7,2010,1,1,6,NaN,-19,-9,1017,NW,19.23,0,0
8,2010,1,1,7,NaN,-19,-9,1017,NW,21.02,0,0
9,2010,1,1,8,NaN,-19,-9,1017,NW,24.15,0,0
10,2010,1,1,9,NaN,-20,-8,1017,NW,27.28,0,0
11,2010,1,1,10,NaN,-19,-7,1017,NW,31.3,0,0
12,2010,1,1,11,NaN,-18,-5,1017,NW,34.43,0,0
13,2010,1,1,12,NaN,-19,-5,1015,NW,37.56,0,0
14,2010,1,1,13,NaN,-18,-3,1015,NW,40.69,0,0
15,2010,1,1,14,NaN,-18,-2,1014,NW,43.82,0,0
16,2010,1,1,15,NaN,-18,-1,1014,cv,0.89,0,0
……

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1、读取pm.csv,将含有缺失值的行扔掉（或用均值填充）将数据集分为两部分，0.8比例作为训练集，0.2比例作为测试集。

case class data(No: Int, year: Int, month: Int, day: Int, hour: Int, pm: Double, DEWP: Double, TEMP: Double, PRES: Double, cbwd: String, Iws: Double, Is: Double, Ir: Double)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local[\*]").setAppName("foreast")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)

    val root = MyRandomForeast.getClass.getResource("/")
    import sqlContext.implicits._

    val df = sc.textFile(root + "pm.csv").map(_.split(",")).filter(_ (0) != "No").filter(!_.contains("NaN")).map(x => data(x(0).toInt, x(1).toInt, x(2).toInt, x(3).toInt, x(4).toInt, x(5).toDouble, x(6).toDouble, x(7).toDouble, x(8).toDouble, x(9), x(10).toDouble, x(11).toDouble, x(12).toDouble)).toDF.drop("No").drop("year")

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2、使用 month、day、hour、DEWP、TEMP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir 作为特征列（除去No，year，pm），pm作为label列，使用训练集、随机森林算法进行回归建模，使用回归模型对测试集进行预测，并评估。

val splitdf = df.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
    val (train, test) = (splitdf(0), splitdf(1))
    val traindf = train.withColumnRenamed("pm", "label")

    val indexer = new StringIndexer().setInputCol("cbwd").setOutputCol("cbwd\_")
    val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(Array("month", "day", "hour", "DEWP", "TEMP", "PRES", "cbwd\_", "Iws", "Is", "Ir")).setOutputCol("features")

    import org.apache.spark.ml.Pipeline

    val rf = new RandomForestRegressor().setLabelCol("label").setFeaturesCol("features")
    // setMaxDepth最大20，会大幅增加计算时间，增大能有效减小根均方误差
    // setMaxBins我觉得和数据量相关，单独增大适得其反，要和setNumTrees一起增大
    // 目前这个参数得到的评估结果（根均方误差）46.0002637676162
    // val numClasses=2
    // val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()// Empty categoricalFeaturesInfo indicates all features are continuous.

    val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(indexer, assembler, rf))
    val model = pipeline.fit(traindf)

    val testdf = test.withColumnRenamed("pm", "label")
    val labelsAndPredictions = model.transform(testdf)

    labelsAndPredictions.select("prediction", "label", "features").show(false)

    val eva = new RegressionEvaluator().setLabelCol("label").setPredictionCol("prediction")
    val accuracy = eva.evaluate(labelsAndPredictions)
    println(accuracy)

    val treemodel = model.stages(2).asInstanceOf[RandomForestRegressionModel]
    println("Learned regression forest model:\n" + treemodel.toDebugString)

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3、按照下面标准处理pm列，数字结果放进（levelNum）列，字符串结果放进（levelStr）列
优（0） 50
良（1）50~100
轻度污染（2） 100~150
中度污染（3） 150~200
重度污染（4） 200~300
严重污染（5） 大于300及以上

   // 使用Bucketizer特征转换，按区间划分
val splits = Array(Double.NegativeInfinity, 50, 100, 150, 200, 300, Double.PositiveInfinity)

    val bucketizer = new Bucketizer().setInputCol("pm").setOutputCol("levelNum").setSplits(splits)

    val bucketizerdf = bucketizer.transform(df)

    val tempdf = sqlContext.createDataFrame(
      Seq((0.0, "优"), (1.0, "良"), (2.0, "轻度污染"), (3.0, "中度污染"), (4.0, "重度污染"), (5.0, "严重污染"))
    ).toDF("levelNum", "levelStr")
    val df2 = bucketizerdf.join(tempdf, "levelNum").drop("pm")

    df2 show

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4、使用month、day、hour、DEWP、TEMP、PRES、cbwd、Iws、Is、Ir作为特征列（除去No，year，pm）,levelNum作为label列，使用训练集、随机森林算法进行分类建模。使用分类模型对测试集进行预测对预测结果df进行处理，基于prediction列生成predictionStr（0-5转换优-严重污染）,对结果进行评估。

val splitdf2 = df2.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
    val (train2, test2) = (splitdf2(0), splitdf2(1))
    val traindf2 = train2.withColumnRenamed("levelNum", "label")

    val indexer2 = new StringIndexer().setInputCol("cbwd").setOutputCol("cbwd\_")

    val assembler2 = new VectorAssembler().setInputCols(Array("month", "day", "hour", "DEWP", "TEMP", "PRES", "cbwd\_", "Iws", "Is", "Ir")).setOutputCol("features")

    val rf2 = new RandomForestClassifier().setLabelCol("label").setFeaturesCol("features")

    val pipeline2 = new Pipeline().setStages(Array(indexer2, assembler2, rf2))
    val model2 = pipeline2.fit(traindf2)

    val testdf2 = test2.withColumnRenamed("levelNum", "label")
    val labelsAndPredictions2 = model2.transform(testdf2)



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