2021-03-05 大数据课程笔记 day44
@R星校长
机器学习04【机器学习】
主要内容
- 道路拥堵预测
- 梯度下降法
- 逻辑回归优化
- 模型评估
学习目标
第一节 道路拥堵情况预测
1. 构建训练集：
每条道路的拥堵情况不仅和当前道路前一个时间点拥堵情况有关系，还和与这条道路临近的其他道路的拥堵情况有关。甚至还和昨天当前时间点当前道路是否拥堵有关联。我们可以根据这个规律，构建训练集，预测一条道路拥堵情况。
假设现在要训练一个模型：使用某条道路最近三分钟拥堵的情况，预测该条道路下一分钟的拥堵情况。如何构建训练集？
构建的训练集有什么样的特点，依靠训练集训练的模型就具备什么样的功能。
2. 步骤：
- 计算道路每分钟经过的车辆数和速度总和，可以得到道路实时拥堵情况
- 预测道路的拥堵情况受当前道路附近道路拥堵的情况，受这几个道路过去几分钟道路拥堵的情况。预测道路拥堵情况可以根据附近每条道路和当前道路前3分钟道路拥堵的情况来预测。用附近每条道路和当前道路前3分钟道路的拥堵情况来当做维度。统计这些道路过去5个小时内每分钟的前3分钟拥堵情况构建数据集。
- 训练逻辑回归模型
- 保存模型
- 使用模型预测道路的拥堵情况
3. 道路拥堵预测注意问题：
注意：提高模型的分类数，会提高模型的抗干扰能力。比如道路拥堵情况就分为两类：“畅通”、“拥堵”，如果模型针对一条本来属于“畅通”分类的数据预测错了，那么预测结果只能就是“拥堵”，那么就发生了质的改变。
如果我们将道路拥堵情况分为四类：“畅通”，“比较畅通”，“比较拥堵”，“拥堵”。如果模型针对一条本来数据“畅通”分类的数据预测错了，那么预测结果错的情况下就不是只有“拥堵”这个情况，有可能是其他三类的一种，也有一定的概率预测分类为“比较畅通”，那么就相当于提高了模型的抗干扰能力。
第二节 道路拥堵情况代码
1. 实时分析Kafka中数据，将结果存入Redis
1. val conf = new SparkConf().setAppName("CarEventCountAnalytics")
2. conf.set("spark.streaming.kafka.consumer.cache.enabled","false")
3. conf.setMaster("local[*]")
4. val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
5. val topics = Set("car_events")
6. val brokers = "mynode1:9092,mynode2:9092,mynode3:9092"
7. val kafkaParams = Map[String, Object](
8. "bootstrap.servers" -> brokers,
9. "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
10. "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
11. "group.id" -> "predictGroup",//
12. "auto.offset.reset" -> "earliest",
13. "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)//默认是true
14. )
15. val dbIndex = 1
16. // Create a direct stream
17. val kafkaStream: InputDStream[ConsumerRecord[String, String]] = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
18. ssc,
19. PreferConsistent,
20. Subscribe[String, String](topics, kafkaParams)
21. )
22. val events: DStream[JSONObject] = kafkaStream.map(line => {
23. //JSONObject.fromObject 将string 转换成jsonObject
24. val data: JSONObject = JSONObject.fromObject(line.value())
25. println(data)
26. data
27. })
28.
29. val carSpeed : DStream[(String, (Int, Int))]= events.map(jb => (jb.getString("camera_id"),jb.getInt("speed")))
30. .mapValues((speed:Int)=>(speed,1))
31. .reduceByKeyAndWindow((a:Tuple2[Int,Int], b:Tuple2[Int,Int]) => {(a._1 + b._1, a._2 + b._2)},Seconds(60),Seconds(60))
32.
33. carSpeed.foreachRDD(rdd => {
34. rdd.foreachPartition(partitionOfRecords => {
35. val jedis = RedisClient.pool.getResource
36. partitionOfRecords.foreach(pair => {
37. val camera_id = pair._1
38. val speedTotal = pair._2._1
39. val CarCount = pair._2._2
40. val now = Calendar.getInstance().getTime()
41. // create the date/time formatters
42. val dayFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
43. val minuteFormat = new SimpleDateFormat("HHmm")
44. val day = dayFormat.format(now)
45. val time = minuteFormat.format(now)
46. if(CarCount!=0&&speedTotal!=0){
47. jedis.select(dbIndex)
48. jedis.hset(day + "_" + camera_id, time , speedTotal + "_" + CarCount)
49. }
50. })
51. RedisClient.pool.returnResource(jedis)
52. })
53. })
54.
55. /**
56. * 异步更新offset
57. */
58. kafkaStream.foreachRDD { rdd =>
59. val offsetRanges: Array[OffsetRange] = rdd.asInstanceOf[HasOffsetRanges].offsetRanges
60. // some time later, after outputs have completed
61. kafkaStream.asInstanceOf[CanCommitOffsets].commitAsync(offsetRanges)
62. }
63. ssc.start()
64. ssc.awaitTermination()
2. 逻辑回归训练模型
1. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("train traffic model").setMaster("local[*]")
2. val sc = new SparkContext(sparkConf)
3.
4. // create the date/time formatters
5. val dayFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
6. val minuteFormat = new SimpleDateFormat("HHmm")
7.
8. def main(args: Array[String]) {
9. // fetch data from redis
10. val jedis = RedisClient.pool.getResource
11. jedis.select(1)
12. // find relative road monitors for specified road
13. val camera_ids = List("310999003001","310999003102")
14. val camera_relations:Map[String,Array[String]] = Map[String,Array[String]](
15. "310999003001" -> Array("310999003001","310999003102","310999000106","310999000205","310999007204"),
16. "310999003102" -> Array("310999003001","310999003102","310999000106","310999000205","310999007204")
17. )
18. val temp = camera_ids.map({ camera_id =>
19. val hours = 5
20. val nowtimelong = System.currentTimeMillis()
21. val now = new Date(nowtimelong)
22. val day = dayFormat.format(now)//yyyyMMdd
23. val array = camera_relations.get(camera_id).get
24.
25. /**
26. * relations中存储了每一个卡扣在day这一天每一分钟的平均速度
27. */
28. val relations: Array[(String, util.Map[String, String])] = array.map({ camera_id =>
29. // fetch records of one camera for three hours ago
30. val minute_speed_car_map: util.Map[String, String] = jedis.hgetAll(day + "_'" + camera_id + "'")
31. (camera_id, minute_speed_car_map)
32. })
33.
34. // organize above records per minute to train data set format (MLUtils.loadLibSVMFile)
35. val dataSet = ArrayBuffer[LabeledPoint]()
36. // start begin at index 3
37. //Range 从300到1 递减 不包含0
38. for(i <- Range(60*hours,0,-1)){
39. val features = ArrayBuffer[Double]()
40. val labels = ArrayBuffer[Double]()
41. // get current minute and recent two minutes
42. for(index <- 0 to 2){
43. //当前时刻过去的时间那一分钟
44. val tempOne = nowtimelong - 60 * 1000 * (i-index)
45. val d = new Date(tempOne)
46. val tempMinute = minuteFormat.format(d)//HHmm
47. //下一分钟
48. val tempNext = tempOne - 60 * 1000 * (-1)
49. val dNext = new Date(tempNext)
50. val tempMinuteNext = minuteFormat.format(dNext)//HHmm
51.
52. for((k,v) <- relations){
53. val map = v //map -- k:HHmm v:Speed_count
54. if(index == 2 && k == camera_id){
55. if (map.containsKey(tempMinuteNext)) {
56. val info = map.get(tempMinuteNext).split("_")
57. val f = info(0).toFloat / info(1).toFloat
58. labels += f
59. }
60. }
61. if (map.containsKey(tempMinute)){
62. val info = map.get(tempMinute).split("_")
63. val f = info(0).toFloat / info(1).toFloat
64. features += f
65. } else{
66. features += -1.0
67. }
68. }
69. }
70.
71. if(labels.toArray.length == 1 ){
72. //array.head 返回数组第一个元素
73. val label = (labels.toArray).head
74. val record = LabeledPoint(if ((label.toInt/10)<10) (label.toInt/10) else 10.0, Vectors.dense(features.toArray))
75. dataSet += record
76. }
77. }
78.
79. val data: RDD[LabeledPoint] = sc.parallelize(dataSet)
80.
81. // Split data into training (80%) and test (20%).
82. //将data这个RDD随机分成 8:2两个RDD
83. val splits = data.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
84. //构建训练集
85. val training = splits(0)
86. /**
87. * 测试集的重要性：
88. * 测试模型的准确度，防止模型出现过拟合的问题
89. */
90. val test = splits(1)
91.
92. if(!data.isEmpty()){
93. // 训练逻辑回归模型
94. val model = new LogisticRegressionWithLBFGS()
95. .setNumClasses(11)
96. .setIntercept(true)
97. .run(training)
98. // 测试集测试模型
99. val predictionAndLabels = test.map { case LabeledPoint(label, features) =>
100. val prediction = model.predict(features)
101. (prediction, label)
102. }
103.
104. predictionAndLabels.foreach(x=> println("预测类别："+x._1+",真实类别："+x._2))
105.
106. // Get evaluation metrics. 得到评价指标
107. val metrics: MulticlassMetrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels)
108. val precision = metrics.accuracy// 准确率
109. println("Precision = " + precision)
110.
111. if(precision > 0.8){
112. val path = "hdfs://mycluster/model/model_"+camera_id+"_"+nowtimelong
113. model.save(sc, path)
114. println("saved model to "+ path)
115. jedis.hset("model", camera_id , path)
116.
117. }
118. }
119. })
120. RedisClient.pool.returnResource(jedis)
1. }
3. 加载模型进行道路预测
1. val sparkConf = new SparkConf().setAppName("predict traffic").setMaster("local[4]")
2. val sc = new SparkContext(sparkConf)
3. sc.setLogLevel("Error")
4. // create the date/time formatters
5. val dayFormat = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
6. val minuteFormat = new SimpleDateFormat("HHmm")
7. val sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd_HH:mm:ss")
8.
9. def main(args: Array[String]) {
10.
11. val input = "xxxx-xx-xx_17:15:00"
12. val date = sdf.parse(input)//yyyy-MM-dd_HH:mm:ss
13. val inputTimeLong = date.getTime()
14. val day = dayFormat.format(date)//yyyyMMdd
15.
16. // fetch data from redis
17. val jedis = RedisClient.pool.getResource
18. jedis.select(1)
19.
20. // find relative road monitors for specified road
21. val camera_ids = List("310999003001", "310999003102")
22. val camera_relations: Map[String, Array[String]] = Map[String, Array[String]](
23. "310999003001" -> Array("310999003001", "310999003102", "310999000106", "310999000205", "310999007204"),
24. "310999003102" -> Array("310999003001", "310999003102", "310999000106", "310999000205", "310999007204"))
25.
26. val temp = camera_ids.foreach({ camera_id =>
27. val array = camera_relations.get(camera_id).get
28.
29. val relations: Array[(String, util.Map[String, String])] = array.map({ camera_id =>
30. // fetch records of one camera for three hours ago
31. (camera_id, jedis.hgetAll(day + "_'" + camera_id + "'"))
32. })
33.
34. // organize above records per minute to train data set format (MLUtils.loadLibSVMFile)
35. val featers = ArrayBuffer[Double]()
36. // get current minute and recent two minutes
37. for (index <- 3 to (1,-1)) {
38. //拿到过去 一分钟，两分钟，过去三分钟的时间戳
39. val tempOne = inputTimeLong - 60 * 1000 * index
40. val currentOneTime = new Date(tempOne)
41. //获取输入时间的 "HHmm"
42. val tempMinute = minuteFormat.format(currentOneTime)//"HHmm"
43. println("inputtime ====="+currentOneTime)
44. for ((k, v) <- relations) {
45. val map = v //map : (HHmm,totalSpeed_total_carCount)
46. if (map.containsKey(tempMinute)) {
47. val info = map.get(tempMinute).split("_")
48. val f = info(0).toFloat / info(1).toFloat
49. featers += f
50. } else {
51. featers += -1.0
52. }
53. }
54. }
55.
56. // Run training algorithm to build the model
57. val path = jedis.hget("model", camera_id)
58. if(path!=null){
59. val model: LogisticRegressionModel = LogisticRegressionModel.load(sc, path)
60. // Compute raw scores on the test set.
61. val prediction = model.predict(Vectors.dense(featers.toArray))
62. println(input + "\t" + camera_id + "\t" + prediction + "\t")
63. }
64.
65. })
66.
67. RedisClient.pool.returnResource(jedis)
68. }
第三节 梯度下降法
1. log函数及求导公式
参考ppt
2. 梯度下降法
逻辑回归的公式为：
构造损失函数(cost函数)：
3. 梯度下降案例演示
1. def h(x):
2. return w0 + w1*x[0]+w2*x[1]
3.
4.
5. if __name__ == '__main__':
6. # y=3 + 2 * (x1) + (x2)
7. rate = 0.001
8. x_train = np.array([[1, 2], [2, 1], [2, 3], [3, 5], [1, 3], [4, 2], [7, 3], [4, 5], [11, 3], [8, 7]])
9. y_train = np.array([7, 8, 10, 14, 8, 13, 20, 16, 28, 26])
10. x_test = np.array([[1, 4], [2, 2], [2, 5], [5, 3], [1, 5], [4, 1]])
11.
12. w0 = np.random.normal()
13. w1 = np.random.normal()
14. w2 = np.random.normal()
15.
16. for i in range(10000):
17. for x, y in zip(x_train, y_train):
18. w0 = w0 - rate*(h(x)-y)*1
19. w1 = w1 - rate *(h(x)-y)*x[0]
20. w2 = w2 - rate*(h(x)-y)*x[1]
21. plt.plot([h(xi) for xi in x_test])
22. print("w0导数 = %f ,w1导数 = %f ,w2导数 = %f "%(rate*(h(x)-y)*1,rate*(h(x)-y)*x[0],rate*(h(x)-y)*x[1]))
23.
24. print(w0)
25. print(w1)
26. print(w2)
27.
28. result = [h(xi) for xi in x_train]
29. print(result)
30.
31. result = [h(xi) for xi in x_test]
32. #[9,9,12,16,10,12]
33. print(result)
34.
35.
36. plt.show()
第四节 逻辑回归优化01
1.有无截距
对于逻辑回归分类，就是找到z那条直线，不通过原点有截距的直线与通过原点的直线相比，有截距更能将数据分类的彻底。
2. 线性不可分问题
对于线性不可分问题，可以使用升高维度的方式转换成线性可分问题。低维空间的非线性问题在高维空间往往会成为线性问题。
3. 调整分类阈值
在一些特定的场景下，如果按照逻辑回归默认的分类阈值0.5来进行分类的话，可能存在一些潜在的风险，比如，假如使用逻辑回归预测一个病人得癌症的概率是0.49，那么按照0.5的阈值，病人推测出来是没有得癌症的，但是49%的概率得癌症，比例相对来说得癌症的可能性也是很高，那么我们就可以降低分类的阈值，比如将阈值设置为0.3，小于0.3认为不得癌症，大于0.3认为得癌症，这样如果病人真的是癌症患者，规避掉了0.49概率下推断病人是不是癌症的风险。
降低阈值会使逻辑回归整体的正确率下降，错误率增大，但是规避了一些不能接受的风险。
4.鲁棒性调优
如下两个模型：
无论是欠拟合或者过拟合模型都无法泛化(模型能够应用到新样本的能力)到新的样本数据，无法预测准确的值。各个维度的值偏大容易过拟合（一般过多的维度特征，很少的训练数据集，容易导致过拟合出现），各个维度的值偏小容易欠拟合，可见维度的权重不能太大，也不能太小，如何得到一组比较合适的权重值？这里就需要使用正则化。
正则化主要是用来解决模型过拟合，实际上，模型参数的权重值越小，通常对应越光滑的函数图像，就不易发生过拟合问题。正则化中将保留模型中的所有的维度，会将各个维度的权重保持尽可能小的状态。有两种正则化：L1正则化和L2正则化，公式如下：
第五节 逻辑回归优化02
5.归一化数据
| 老虎数量 | 麻雀数量 | 是否污染 |
|---|---|---|
| 2 | 50640 | 1 |
| 3 | 55640 | 0 |
| 1 | 62020 | 0 |
| 0 | 54642 | 1 |
如图，要预测某区域是否污染，有两个维度特征：老虎数量和麻雀数量。这两个维度特征的量级不同，会导致训练出来模型中老虎这个特征对应的 w 参数大，而麻雀数量这个特征对应的 w 参数小，容易导致参数小的特征对目标函数的影响被覆盖，所以需要对每个特征的数据进行归一化处理，以减少不同量级的特征数据覆盖其他特征对目标函数的影响。
归一化数据可以使各个特征维度对目标函数的影响权重一致，提高迭代的求解的收敛速度。
注意：理论上一个模型算法如果拿到训练集所有的特征一起训练模型就要归一化数据。决策树算法可以不归一化数据。
6.调整数据的正负值-均值归一化
7.训练方法选择
训练逻辑回归的方法有：SGD和L-BFGS,两者的区别为：
SGD:随机从训练集选取数据训练，不归一化数据，需要专门在外面进行归一化，支持L1,L2正则化，不支持多分类。
L-BFGS:所有的数据都会参与训练，算法融入方差归一化和均值归一化。支持L1,L2正则化，支持多分类。
本节作业
- 掌握道路拥堵情况分析。
- 理解梯度下降法。
- 逻辑回归优化。