spark mllib源码分析之逻辑回归弹性网络ElasticNet（二）_逻辑回归elasticnetparam参数

相关文章
spark mllib源码分析之逻辑回归弹性网络ElasticNet（一）
spark源码分析之L-BFGS
spark mllib源码分析之OWLQN
spark中的online均值/方差统计
spark源码分析之二分类逻辑回归evaluation
spark正则化

2. 训练

2.1. 训练参数设置

设置用于控制训练的参数

• setMaxIter，最大迭代次数，训练的截止条件，默认100次
• setFamily，binomial(二分类)/multinomial(多分类)/auto，默认为auto。设为auto时，会根据schema或者样本中实际的class情况设置是二分类还是多分类，最好明确设置
• setElasticNetParam，弹性参数，用于调节L1和L2之间的比例，两种正则化比例加起来是1，详见后面正则化的设置，默认为0，只使用L2正则化，设置为1就是只用L1正则化
• setRegParam，正则化系数，默认为0，不使用正则化
• setTol，训练的截止条件，两次迭代之间的改善小于tol训练将截止
• setFitIntercept，是否拟合截距，默认为true
• setStandardization，是否使用归一化，这里归一化只针对各维特征的方差进行
• setThresholds/setThreshold，设置多分类/二分类的判决阈值，多分类是一个数组，二分类是double值
• setAggregationDepth，设置分布式统计时的层数，主要用在treeAggregate中，数据量越大，可适当加大这个值，默认为2
• set*Col，因为训练时使用的样本先被搞成了DataFrame结构，这些是设置列名，方便训练时选取label，weight，feature等列，spark实现了默认libsvm格式的读取，如果需要，可以自己读取样本文件，转成DataFrame格式，并设置这些列名

2.2.数据准备

2.2.1. 样本处理

将封装成DataFrame的输入数据再转成简单结构的instance，包括label，weight，特征，默认每个样本的weight为1

val w = if (!isDefined(weightCol) || $(weightCol).isEmpty) lit(1.0) else col($(weightCol))
val instances: RDD[Instance] =
  dataset.select(col($(labelCol)), w, col($(featuresCol))).rdd.map {
    case Row(label: Double, weight: Double, features: Vector) =>
      Instance(label, weight, features)
  }
1
2
3
4
5
6
7

2.2.2. 统计

统计样本每个特征的方差，均值，label的分布情况，用到了MultivariateOnlineSummarizer和MultiClassSummarizer，前面有介绍

val (summarizer, labelSummarizer) = { 
  val seqOp = (c: (MultivariateOnlineSummarizer, MultiClassSummarizer),
    instance: Instance) =>
      (c._1.add(instance.features, instance.weight), c._2.add(instance.label, instance.weight))

  val combOp = (c1: (MultivariateOnlineSummarizer, MultiClassSummarizer),
    c2: (MultivariateOnlineSummarizer, MultiClassSummarizer)) =>
      (c1._1.merge(c2._1), c1._2.merge(c2._2))

  instances.treeAggregate(
    new MultivariateOnlineSummarizer, new MultiClassSummarizer
  )(seqOp, combOp, $(aggregationDepth))
}
//各维特征的weightSum
val histogram = labelSummarizer.histogram
//label非法，主要是label非整数和小于0的情况
val numInvalid = labelSummarizer.countInvalid
val numFeatures = summarizer.mean.size
//如果有截距，相当于增加一维值全为1的特征
val numFeaturesPlusIntercept = if (getFitIntercept) numFeatures + 1 else numFeatures
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20

2.2.3. 其他参数推断

• class数，如果在schema中指定，就要求其大于等于统计得到的class数，否则取统计得到的class数

val numClasses = MetadataUtils.getNumClasses(dataset.schema($(labelCol))) match {
  case Some(n: Int) =>
    require(n >= histogram.length, s"Specified number of classes $n was " + 
      s"less than the number of unique labels ${histogram.length}.")
    n   
  //最好是labelSummarizer.numClasses
  case None => histogram.length
}
1
2
3
4
5
6
7
8

• 是否多分类，根据family参数确定。如果是二分类，要求numClasses为1或2，返回false；如果是多分类，则返回true；如果是默认的auto，则根据numClasses是否大于2得到

val isMultinomial = $(family) match {
  case "binomial" =>
    require(numClasses == 1 || numClasses == 2, s"Binomial family only supports 1 or 2 " + 
    s"outcome classes but found $numClasses.")
    false
  case "multinomial" => true
  case "auto" => numClasses > 2 
  case other => throw new IllegalArgumentException(s"Unsupported family: $other")
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9

• 系数矩阵包含的系数集个数，我们之前的文章说过，多分类的系数矩阵在实际模型训练时（breeze库）是将多个weight向量是拼在一起的，相当于$[[w_{11}, w_{12}, ...], [w_{21}, w_{22}, ...], ...]$，因此个数与class数相同，这里的系数矩阵是使用矩阵存储的，这个值作为矩阵的行；而二分类因为只有一个weight向量，因此为1

val numCoefficientSets = if (isMultinomial) numClasses else 1
1

• 阈值，因为这里兼容了二分类与多分类，thresholds实际是个Array，length应该等于class的个数；如果是二分类，阈值就只有一个，设置在threshold，Double类型

if (isDefined(thresholds)) {
  require($(thresholds).length == numClasses, this.getClass.getSimpleName +
    ".train() called with non-matching numClasses and thresholds.length." +
    s" numClasses=$numClasses, but thresholds has length ${
    $(thresholds).length}")
}
1
2
3
4
5
6

2.3. 确定待训练模型

根据二/多分类，是否拟合截距，L1/L2等确定训练使用的优化方法，损失函数

2.3.1. 拟合截距 && label唯一

判断条件为

$(fitIntercept) && isConstantLabel
1

label是否唯一的判断

val isConstantLabel = histogram.count(_ != 0.0) == 1
1

histogram是Array，里面放着样本中各label的数量，也就是说样本里只有一种label。
这种情况返回的系数矩阵为全0的SparseMatrix，对于截距，如果是多分类，返回稀疏向量，向量长度为numClasses，只有index为label的位置有值Double.PositiveInfinity；如果是二分类，返回dense vector，值为Double.PositiveInfinity

2.3.2. 不拟合截距 && label唯一

判断条件为

!$(fitIntercept) && isConstantLabel
1

此种情况下，算法可能不会收敛，给出了警告信息，但是会继续尝试优化。

2.3.3. 不拟合截距 && 各维特征的特征值相同却非0

判断条件

!$(fitIntercept) && (0 unti
1