机器学习

机器学习的过程 :

1. 基于历史数据，机器会根据一定的算法，尝试从历史数据中挖掘并捕捉出一般规律
2. 再把找到的规律应用到新产生的数据中，从而实现在新数据上的预测与判断

机器学习（Machine Learning）: 一种计算过程：

1. 对于给定的训练数据（Training samples），选择一种先验的数据分布模型（Models）
2. 借助优化算法（Learning Algorithms）自动地持续调整模型参数（Model Weights / Parameters）
3. 让模型不断逼近训练数据的原始分布

模型训练 (Model Training) : 调整模型参数的过程

• 根据优化算法，基于过往的计算误差 (Loss)，优化算法以不断迭代的方式，自动地对模型参数进行调整
• 模型训练时 ，触发了收敛条件 (Convergence Conditions) ，就结束模型的训练过程

模型测试 (Model Testing) :

• 模型训练完成后，会用一份新的数据集 (Testing samples)，来测试模型的预测能力，来验证模型的训练效果

机器学习开发步骤 :

1. 数据加载 : SparkSession read API
2. 数据提取 : DataFrame select 算子
3. 数据类型转换 : DataFrame withColumn + cast 算子
4. 生成特征向量 : VectorAssembler 对象及 transform 函数
5. 数据集拆分 : DataFrame 的 randomSplit 算子
6. 线性回归模型定义 : LinearRegression 对象及参数
7. 模型训练 : 模型 fit 函数
8. 训练集效果评估 : 模型 summaray 函数

房价预测

房屋数据中的不同文件 :

模型选型

机器学习分类 :

• 拟合能力 : 有线性模型 , 非线性模型
• 预测标 : 回归、分类、聚类、挖掘
• 模型复杂度 : 经典算法、深度学习
• 模型结构 : 广义线性模型、树模型、神经网络

房价预测的预测标的（Label）是房价，而房价是连续的数值型字段，所以用回归模型（Regression Model）来拟合数据

数据探索

要想准确预测房价，就要先确定那些属性对房价的影响最大

• 模型训练时，要选择那些影响大的因素，剔除那些影响小的干扰项
• 数据特征 (Features) : 预测标的相关的属性
• 特征选择 (Features Selection) : 选择有效特征的过程

特征选择时 , 先查看 Schema

import org.apache.spark.sql.DataFrame

val rootPath: String = _
val filePath: String = s"${rootPath}/train.csv"

// 从CSV文件创建DataFrame
val trainDF: DataFrame = spark.read.format("csv")
.option("header", true).load(filePath)

trainDF.show
trainDF.printSchema

数据提取

选择对房价影响大的特征，要计算每个特征与房价之间的相关性

从 CSV 创建 DataFrame，所有字段的类型默认都是 String

• 训练模型时，只计算数值型数据 , 所以要把所有字段都转为整型

import org.apache.spark.sql.types.IntegerType

// 提取用于训练的特征字段与预测标的（房价SalePrice）
val selectedFields: DataFrame = 
	trainDF.select("LotArea", "GrLivArea", "TotalBsmtSF", "GarageArea", "SalePrice");

// 将所有字段都转换为整 型Int
val typedFields = selectedFields
  .withColumn("LotAreaInt",col("LotArea").cast(IntegerType)).drop("LotArea")
  .withColumn("GrLivAreaInt",col("GrLivArea").cast(IntegerType)).drop("GrLivArea")
  .withColumn("TotalBsmtSFInt",col("TotalBsmtSF").cast(IntegerType)).drop("TotalBsmtSF")
  .withColumn("GarageAreaInt",col("GarageArea").cast(IntegerType)).drop("GarageArea")
  .withColumn("SalePriceInt",col("SalePrice").cast(IntegerType)).drop("SalePrice")

typedFields.printSchema
/** 结果打印
root
|-- LotAreaInt: integer (nullable = true)
|-- GrLivAreaInt: integer (nullable = true)
|-- TotalBsmtSFInt: integer (nullable = true)
|-- GarageAreaInt: integer (nullable = true)
|-- SalePriceInt: integer (nullable = true)
*/

准备训练样本

把要训练的多个特征字段，捏合成一个特征向量（Feature Vectors）

import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler

// 待捏合的特征字段集合
val features: Array[String] = Array("LotAreaInt", "GrLivAreaInt", "TotalBsmtSFInt", "GarageAreaInt", "SalePriceInt")

// 准备“捏合器”，指定输入特征字段集合，与捏合后的特征向量字段名
val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(features).setOutputCol("featuresAdded")

// 调用捏合器的transform函数，完成特征向量的捏合
val featuresAdded: DataFrame = assembler.transform(typedFields)
  .drop("LotAreaInt")
  .drop("GrLivAreaInt")
  .drop("TotalBsmtSFInt")
  .drop("GarageAreaInt")

featuresAdded.printSchema                         
/** 结果打印
root
|-- SalePriceInt: integer (nullable = true)
|-- features: vector (nullable = true) // 注意，features的字段类型是Vector
*/

把训练样本按比例分成两份 : 一份用于模型训练，一份用于初步验证模型效果

• 将训练样本拆分为训练集和验证集

val Array(trainSet, testSet) = featuresAdded.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

模型训练

用训练样本来构建线性回归模型

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression

// 构建线性回归模型，指定特征向量、预测标的与迭代次数
val lr = new LinearRegression()
  .setLabelCol("SalePriceInt")
  .setFeaturesCol("features")
  .setMaxIter(10)

// 使用训练集trainSet训练线性回归模型
val lrModel = lr.fit(trainSet)

迭代次数 :

• 模型训练是一个持续不断的过程，训练过程会反复扫描同一份数据
• 以迭代的方式，一次次地更新模型中的参数（Parameters, 权重, Weights），直到模型的预测效果达到一定的标准，才能结束训练

标准的制定 :

• 对于预测误差的要求 : 当模型的预测误差 < 预先设定的阈值时，模型迭代就收敛、结束训练
• 对于迭代次数的要求 : 不论预测误差是多少，只要达到设定的迭代次数，模型训练就结束

烘焙/模型训练的对比 :

完成模型的训练过程

import org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression

// 构建线性回归模型，指定特征向量、预测标的与迭代次数
val lr = new LinearRegression()
  .setLabelCol("SalePriceInt")
  .setFeaturesCol("features")
  .setMaxIter(10)

// 使用训练集trainSet训练线性回归模型
val lrModel = lr fit(trainSet)

模型效果评估

在线性回归模型的评估中，有很多的指标，用来量化模型的预测误差

• 最具代表性 : 均方根误差 RMSE（Root Mean Squared Error），用 summary 能获取模型在训练集上的评估指标

val trainingSummary = lrModel.summary

println(s"RMSE: ${trainingSummary.rootMeanSquaredError}")
/** 结果打印
RMSE: 45798.86
*/

房价的值域在（34,900，755,000）之间，而预测是 45,798.86 。这说明该模型是欠拟合的状态