LR判断垃圾邮件spark代码

Spark-MLlib实例——逻辑回归,应用于二元分类的情况,这里以垃圾邮件分类为例,即是否为垃圾邮件两种情况。


1、垃圾邮件分类,使用Spark-MLlib中的两个函数: 

1)HashingTF: 从文本数据构建词频(term frequency)特征向量

2)LogisticRegressionWithSGD: 使用随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent),实现逻辑回归。


2、训练原数据集

垃圾邮件例子 spam.txt

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非垃圾邮件例子 normal.txt

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  3. Wow, hey Fred, just heard about the Spark petabyte sort.  I think we need to take time to try it out immediately ...  
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  5. Thanks Tom for your email.  I need to refer you to Alice for this one.  I haven't yet figured out that part either ...  
  6. Good job yesterday!  I was attending your talk, and really enjoyed it.  I want to try out GraphX ...  
  7. Summit demo got whoops from audience!  Had to let you know. --Joe  


然后,根据词频把每个文件中的文本转换为特征向量,然后训练出一个可以把两类消息分开的逻辑回归模型。


3、垃圾邮件分类器

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  1. import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext }  
  2. import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGD  
  3. import org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF  
  4. import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint  
  5. import org.apache.log4j.Level  
  6. import org.apache.log4j.Logger  
  7.   
  8. object MLlib {  
  9.   
  10.   def main(args: Array[String]) {  
  11.     Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR);  
  12.     Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.ERROR);  
  13.   
  14.     val conf = new SparkConf().setAppName("MLlib")  
  15.   
  16.     val sc = new SparkContext(conf)  
  17.   
  18.     val spam = sc.textFile("spam.txt")  
  19.     val ham = sc.textFile("Dham.txt")  
  20.   
  21.     //创建一个HashingTF实例来把邮件文本映射为包含25000特征的向量  
  22.     val tf = new HashingTF(numFeatures = 25000)  
  23.      
  24.     //各邮件都被切分为单词,每个单词被映射为一个特征  
  25.     val spamFeatures = spam.map(email => tf.transform(email.split(" ")))  
  26.     val hamFeatures = ham.map(email => tf.transform(email.split(" ")))  
  27.   
  28.     //创建LabeledPoint数据集分别存放垃圾邮件(spam)和正常邮件(ham)的例子  
  29.     spamFeatures.collect().foreach { x => print(x + " ,") }  
  30.     hamFeatures.collect().foreach { x => print(x + " ,") }  
  31.   
  32.     // Create LabeledPoint datasets for positive (spam) and negative (ham) examples.  
  33.     val positiveExamples = spamFeatures.map(features => LabeledPoint(1, features))  
  34.     val negativeExamples = hamFeatures.map(features => LabeledPoint(0, features))  
  35.     val trainingData = positiveExamples.union(negativeExamples)  
  36.     trainingData.cache() // 逻辑回归是迭代算法,所以缓存训练数据的RDD  
  37.   
  38.       
  39.     //使用SGD算法运行逻辑回归  
  40.     val lrLearner = new LogisticRegressionWithSGD()  
  41.     val model = lrLearner.run(trainingData)  
  42.   
  43.     //以垃圾邮件和正常邮件的例子分别进行测试。  
  44.     val posTestExample = tf.transform("O M G GET cheap stuff by sending money to ...".split(" "))  
  45.     val negTestExample = tf.transform("Hi Dad, I started studying Spark the other ...".split(" "))  
  46.   
  47.     val posTest1Example = tf.transform("I really wish well to all my friends.".split(" "))  
  48.     val posTest2Example = tf.transform("He stretched into his pocket for some money.".split(" "))  
  49.     val posTest3Example = tf.transform("He entrusted his money to me.".split(" "))  
  50.     val posTest4Example = tf.transform("Where do you keep your money?".split(" "))  
  51.     val posTest5Example = tf.transform("She borrowed some money of me.".split(" "))  
  52.   
  53.     //首先使用,一样的HashingTF特征来得到特征向量,然后对该向量应用得到的模型  
  54.     println(s"Prediction for positive test example: ${model.predict(posTestExample)}")  
  55.     println(s"Prediction for negative test example: ${model.predict(negTestExample)}")  
  56.   
  57.     println(s"posTest1Example for negative test example: ${model.predict(posTest1Example)}")  
  58.     println(s"posTest2Example for negative test example: ${model.predict(posTest2Example)}")  
  59.     println(s"posTest3Example for negative test example: ${model.predict(posTest3Example)}")  
  60.     println(s"posTest4Example for negative test example: ${model.predict(posTest4Example)}")  
  61.     println(s"posTest5Example for negative test example: ${model.predict(posTest5Example)}")  
  62.   
  63.     sc.stop()  
  64.   }  
  65. }  


分析结果:

[plain]  view plain  copy
  1. Prediction for positive test example: 1.0  
  2. Prediction for negative test example: 0.0  
  3. posTest1Example for negative test example: 0.0  
  4. posTest2Example for negative test example: 0.0  
  5. posTest3Example for negative test example: 1.0  
  6. posTest4Example for negative test example: 0.0  
  7. posTest5Example for negative test example: 1.0  

1 即为 垃圾邮件, 0 为正常邮件。

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