Spark MLlib 1.6 -- 特征抽取和变换

 ·  TF-IDF

·  Word2Vec

·       Model

·       Example

·  StandardScaler

·       Model Fitting

·       Example

·  Normalizer

·       Example

·  ChiSqSelector

·       Model Fitting

·       Example

·  ElementwiseProduct

·       Example

·  PCA

·       Example

 

7.1 TF-IDF

TF-IDF是一种特征向量化方法，这种方法多用于文本挖掘，通过算法可以反应出词在语料库中某个文档中的重要性。文档中词记为t，文档记为d , 语料库记为D . 词频TF(t,d) 是词t 在文档d 中出现的次数。文档频次DF(t,D) 是语料库中包括词t的文档数。如果使用词在文档中出现的频次表示词的重要程度，那么很容易取出反例，即有些词出现频率高反而没多少信息量， 如,”a” , “the” , “of” 。如果一个词在语料库中出现频率高，说明它在特定文档集中信息量很低。逆文档频次（inverse document frequency）是词所能提供的信息量的一种度量：

IDF(t,D) = log frac { | D | + 1 } { DF(t,D) + 1 }

此处| D | 是语料库中总的文档数，注意到，公式中使用log函数，当词出现在所有文档中时，它的IDF值变为0. 给IDF加一个防止在此情况下分母为0. TF-IDF 度量值表示如下：

       TFIDF(t,d,D) = TF(t,d) \Dot  IDF(t,D)

对于TF 和 IDF 定义有多种，spark.mllib 中，分开定义TF 和IDF 。

 

Spark.mllib 中实现词频率统计使用特征hash的方式，原始的特征通过hash函数，映射到一个索引值。后面只需要统计这些索引值的频率，就可以知道对应词的频率。这种方式避免设计一个全局1对1的词到索引的映射，这个映射在映射大量语料库时需要花费更长的时间。但需要注意，通过hash的方式可能会映射到同一个值的情况，即不同的原始特征通过Hash映射后是同一个值。为了降低这种情况出现的概率，我们只能对特征向量升维。i.e., hash表的桶数，默认特征维度是 2^20 = 1,048,576.

注意：spark.mllib 不支持文本分段，详见 Stanford nlp group http://nlp.stanford.edu/和 scalanlp/chalk : https://github.com/scalanlp/chalk

 

TF实际是统计词hash之后索引值的频次，可使用HashingTF 方法并传入RDD[Iterable[_]] ， IDF 需要使用IDF方法。需要注意，每条记录是可iterable的字符串或其它类型。

HashingTF Scaladocs : http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF

importorg.apache.spark.rdd.RDD

importorg.apache.spark.SparkContext

importorg.apache.spark.mllib.feature.HashingTF

importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vector

 

val sc:SparkContext=...

 

// Loaddocuments (one per line).

val documents:RDD[Seq[String]]= sc.textFile("...").map(_.split("").toSeq)

 

val hashingTF=newHashingTF()

val tf:RDD[Vector]= hashingTF.transform(documents)

HashingTF 方法只需要一次数据交互，而IDF需要两次数据交互：第一次计算IDF向量，第二次需要和词频次相乘

importorg.apache.spark.mllib.feature.IDF

 

// ...continue from the previous example

tf.cache()

val idf =newIDF().fit(tf)

val tfidf:RDD[Vector]= idf.transform(tf)

spark.mllib 支持乎略词频低于文档最小数，需要把minDocFreq这个数传给IDF构架函数。在此情况下，对应的IDF值设置为0，

importorg.apache.spark.mllib.feature.IDF

 

// ...continue from the previous example

tf.cache()

val idf =newIDF(minDocFreq=2).fit(tf)

val tfidf:RDD[Vector]= idf.transform(tf)

 

7.2 Word2Vect (词到向量)

Word2Vec 计算词表征向量的分布，这样可以利用相似相近的词表征分布在邻近的向量空间，好处就是易于产生新型模型，且模型预测的误差也容易解释。向量分布在自然语言处理中是很有用的，特定像命名实体识别，歧义消除，句法分析，词性标记和机器翻译。

 

7.2.1 模型

Word2vec 的实现中，我们使用skip-gram模型。Skip-gram的训练目标是学习词表征向量分布，这个分布可以用来预测句子所在的语镜。数学上，给定一组训练词w_1, … w_T ,skip-gram模型的目标是最大化平均log-似然。

\Frac{1}{T}  \Sigma|_{t= 1} ^{T}  \Sigma|_{j = -k} ^{j = k}  log {p(w_{t+j} | w_{t})}

此处 k 是训练样本窗口。

在skip-gram模型中，每个单词w 关联两个向量u_w 和v_w ，其中u_w是单词w的向量表示，v_w是单词对应的语境。对于给定的单词w_j ，计算预测结果的正确概率由以下softmax 模型。

   P(w_i|w_j) = \Frac{exp(u |_{w_i} |^Tv_{w_j})} {\Sigma|_{ l =1} |^V exp( u |_l |^T v_{w_j})}

此处V  是词组总数

 

使用softmax计算skip-gram模型的很耗时，因为log{ p(w_i | w_j ) } 正比于V 的大小,并且很容易就达到上百万计算。为了加速Word2Vec，我们使用分层softmax , 此方法可以降低计算复杂度，从原来的log p(w_i | w_j)到 O(log(V)).

                   

 

7.2.2 例子

下例子列举如何加载文本文件，将文本内容存放到RDD[Seq[String]]，从RDD构造一个Word2Vec实例，将输入数据送入此实例训练得到Word2VecModel模型。最终，我们展示特定词的前40个同义词。为了运行这个例子，首先下载text8(http://mattmahoney.net/dc/text8.zip) 数据，解压到特定的目录下。此处我们假设解压出来的文件还叫text8 ，并且在当前目录。

Word2Vec ScalaDocs API : http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.feature.Word2Vec

importorg.apache.spark._

importorg.apache.spark.rdd._

importorg.apache.spark.SparkContext._

importorg.apache.spark.mllib.feature.{Word2Vec,Word2VecModel}

 

val input = sc.textFile("text8").map(line => line.split("").toSeq)

 

val word2vec =newWord2Vec()

 

val model = word2vec.fit(input)

 

val synonyms = model.findSynonyms("china",40)

 

for((synonym,cosineSimilarity)<- synonyms){

 println(s"$synonym$cosineSimilarity")

}

 

// Saveand load model

model.save(sc,"myModelPath")

val sameModel=Word2VecModel.load(sc,"myModelPath")

 

7.3 standardscaler标准化

标准化是通过变化将原始数据放缩到单位方差，通过平移数据得到均值为0（如果原数据均值不为0，需要对采样数据求出样本均值，将原始数据减云样本均值，即得到均值为0的新数据）。

例如，支持向量机的RBF 核，或L1和L2空间的正则线性模型，这两个例子很能说明问题，经过标准化所有特征的计算能得到更好的结果。

标准化后的数据，在最优化过程中会更快的收敛，同时也会在模型训练时防止方差大的数据对整体数据的影响。

 

7.3.1 模型拟合

标准化需要配置以下参数：

1 withMean 默认是假(false)。在标准化之前将原始数据以均值为中心，这样会使标准化后的数据分布相对紧密些，这种方法不适合于稀松的数据集，否则会触发异常。

2 withStd 默认是真(true) , 意味将数据标准化到单位方差。

 

在StandardScaler 中提供一个拟合方法将RDD[Vector]作为输入，学习输入的统计信息，将输入集合变换成单位标准差，变换结果可能（也可能不是）均值为0 ，通过配置StandardScaler 来实现。

 

模型支持VectorTransformer ，可以将标准向量变换成新的向量，或者将RDD[Vector] 变换到新的RDD[Vector]。

如果特征向量某个维度的方差为0，则特征向量这个维度的变换结果仍然是0.0

 

7.3.2 例子

下例展示如何加载libsvm格式数据，将数据标准化后得到新的向量，此新向量的标准差是1，均值可能（也可能不是） 0 。

StandardScalerScala docs API : http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler

importorg.apache.spark.SparkContext._

importorg.apache.spark.mllib.feature.StandardScaler

importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

importorg.apache.spark.mllib.util.MLUtils

 

val data =MLUtils.loadLibSVMFile(sc,"data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

 

val scaler1 =newStandardScaler().fit(data.map(x => x.features))

val scaler2 =newStandardScaler(withMean =true, withStd =true).fit(data.map(x => x.features))

// scaler3is an identical model to scaler2, and will produce identical transformations

val scaler3 =newStandardScalerModel(scaler2.std, scaler2.mean)

 

// data1will be unit variance.

val data1 = data.map(x =>(x.label, scaler1.transform(x.features)))

 

// Withoutconverting the features into dense vectors, transformation with zero mean willraise

//exception on sparse vector.

// data2will be unit variance and zero mean.

val data2 = data.map(x =>(x.label, scaler2.transform(Vectors.dense(x.features.toArray))))

 

7.4 正规化

将个别样本正规化为单位L^p 范数，  在文本分类和聚类中经常使用。例如， L^2 空间正规化 TF-IDF向量的点积，可以看作两个向量的cos-相似度.s

 

正规化可配置参数：

1) p 对L^p 空间向量正规化，默认p = 2

模型支持VectorTransformer ，可以将标准向量变换成新的向量，或者将RDD[Vector] 变换到新的RDD[Vector]。

如果输入向量范数为0，则直接返回输入向量

 

7.4.1 例子

下例展示如何加载libsvm格式数据，将数据正规化为L^2 范数， L^\{Infinit} 范数

Normalizer ScalaDocs API : http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.feature.Normalizer

importorg.apache.spark.SparkContext._

importorg.apache.spark.mllib.feature.Normalizer

importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

importorg.apache.spark.mllib.util.MLUtils

 

val data =MLUtils.loadLibSVMFile(sc,"data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

 

val normalizer1=newNormalizer()

val normalizer2=newNormalizer(p =Double.PositiveInfinity)

 

// Eachsample in data1 will be normalized using $L^2$ norm.

val data1 = data.map(x =>(x.label, normalizer1.transform(x.features)))

 

// Eachsample in data2 will be normalized using $L^\infty$ norm.

val data2 = data.map(x =>(x.label, normalizer2.transform(x.features)))

 

7.5ChiSqSelector(ChiSq选择器)

在模型构造阶段，特征选择从特征向量中剔除相关的维度，即对特征空间进行降维，这样可以加速迭代过程，并提升学习效率。

 

ChiSqSelector 实现基于chi-squared 的特征选择器，它处理归类特征的类标签，ChiSqSelector 基于Chi-Squared 检验对特征进行排序，而不直接考虑特征向量的类别，选取排序靠前的特征向量，因为这些特征向量能很好的决定类别标签。这就好比选取对分类有决定意义的特征向量。

在实际中，选取检验集可以优化特征的数量。(?)

 

7.5.1 模型拟合

ChiSqSelector 算法配置 numTopFeatures 参数来确定选取排名前多少个特征向量。

拟合方法的输入是归类特征的RDD[LabeledPoint]，通过学习统计信息，返回ChiSqSelectorModel模型，这个模型可以用于对特征空间进行降维。这个模型可以处理输入Vector,得到降维后的Vector , 或者对RDD[Vector] 进行降维。

 

当然，也可以构造一个特征索引（索引按升序排列）, 对这个索引的数组训练ChiSqSelectorModel模型。

 

7.5.2例子

下例展现ChiSqSelector的基础应用，输入矩阵的每个元素的范围 0 ~ 255 。

ChiSqSelectorScala Docs : http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.feature.ChiSqSelector

importorg.apache.spark.SparkContext._

importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

importorg.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

importorg.apache.spark.mllib.util.MLUtils

importorg.apache.spark.mllib.feature.ChiSqSelector

// Load some data in libsvm format

valdata=MLUtils.loadLibSVMFile(sc,"data/mllib/sample_libsvm_data.txt")

// Discretize data in 16 equal bins since ChiSqSelector requires categorical features

// Even though features are doubles, the ChiSqSelector treats each unique value as a category

valdiscretizedData=data.map{lp=>

  LabeledPoint(lp.label,Vectors.dense(lp.features.toArray.map{x=>(x/16).floor}))

}

// Create ChiSqSelector that will select top 50 of 692 features

valselector=newChiSqSelector(50)

// Create ChiSqSelector model (selecting features)

valtransformer=selector.fit(discretizedData)

// Filter the top 50 features from each feature vector

valfilteredData=discretizedData.map{lp=>

  LabeledPoint(lp.label,transformer.transform(lp.features))

}

 

7.6 Hadamard乘积(ElementwiseProduct)

ElementwiseProduct对输入向量的每个元素乘以一个权重向量的每个元素，对输入向量每个元素逐个进行放缩。这个称为对输入向量v 和变换向量scalingVec 使用Hadamard product(阿达玛积)进行变换，最终产生一个新的向量。用向量 w 表示 scalingVec ，则Hadamard product可以表示为

 

Vect(v_1, … , v_N)\o Vect(w_1, … , w_N) = Vect(v_1 w_1, … , v_N w_N)

 

Hamard 乘积需要配置一个权向量 scalingVec

1) scalingVec 变换向量

ElementwiseProduct实现 VectorTransformer 方法，就可以对向量乘以权向量，得到新的向量，或者对RDD[Vector] 乘以权向量得到RDD[Vector]

 

7.6.1 例子

下例展示如何对向量进行ElementwiseProduct变换

ElementwiseProductScala Docs API  : http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.feature.ElementwiseProduct

importorg.apache.spark.SparkContext._

importorg.apache.spark.mllib.feature.ElementwiseProduct

importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

// Create some vector data; also works for sparse vectors

valdata=sc.parallelize(Array(Vectors.dense(1.0,2.0,3.0),Vectors.dense(4.0,5.0,6.0)))

valtransformingVector=Vectors.dense(0.0,1.0,2.0)

valtransformer=newElementwiseProduct(transformingVector)

// Batch transform and per-row transform give the same results:

valtransformedData=transformer.transform(data)

valtransformedData2=data.map(x=>transformer.transform(x))

 

7.7 PCA

PCA可以将特征向量投影到低维空间，实现对特征向量的降维。

 

7.7.1 例子

下例展示如何计算特征向量空间的主成分，使用主成分对向量投影到低维空间，同时保留向量的类标签。

PCA Scala DocsAPI : http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.mllib.feature.PCA

importorg.apache.spark.mllib.regression.LinearRegressionWithSGD

importorg.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint

importorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectors

importorg.apache.spark.mllib.feature.PCA

valdata=sc.textFile("data/mllib/ridge-data/lpsa.data").map{line=>

  valparts=line.split(',')

  LabeledPoint(parts(0).toDouble,Vectors.dense(parts(1).split(' ').map(_.toDouble)))

}.cache()

valsplits=data.randomSplit(Array(0.6,0.4),seed=11L)

valtraining=splits(0).cache()

valtest=splits(1)

valpca=newPCA(training.first().features.size/2).fit(data.map(_.features))

valtraining_pca=training.map(p=>p.copy(features=pca.transform(p.features)))

valtest_pca=test.map(p=>p.copy(features=pca.transform(p.features)))

valnumIterations=100

valmodel=LinearRegressionWithSGD.train(training,numIterations)

valmodel_pca=LinearRegressionWithSGD.train(training_pca,numIterations)

valvaluesAndPreds=test.map{point=>

  valscore=model.predict(point.features)

  (score,point.label)

}

valvaluesAndPreds_pca=test_pca.map{point=>

  valscore=model_pca.predict(point.features)

  (score,point.label)

}

valMSE=valuesAndPreds.map{case(v,p)=>math.pow((v-p),2)}.mean()

valMSE_pca=valuesAndPreds_pca.map{case(v,p)=>math.pow((v-p),2)}.mean()

println("Mean Squared Error = "+MSE)

println("PCA Mean Squared Error = "+MSE_pca)