在 zeppelin中使用scala 版 xgboost 做预测

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在zeppelin中使用python 版的xgboost 还是比较简单，首先 Mac上要先安装好xgboost python包，如果 mac上安装了多个python 版本，主要会碰到的是引入包模块失败，找不到包，这个主要是python的解释器路径不是哪个安装了xgboost的python 路径，我们在zeppelin 中的interpreter 中找到 python 的配置信息，修改 zeppelin中python 路径就可以了

而在zeppelin 中使用 scala 版的xgboost 磨难也不少，第一 java scala 的包管理不是向python ，pip 安装在电脑上，可以全局使用，所以在zeppelin中要想使用非spark 的第三方jar包，你需要使用上 zeppelin的仓库管理和引入第三方依赖。
简短来说，就是首先引入 xgboost 的scala jar包依赖

%dep
z.load("me.lyh:xgboost4j:0.7-20171122-70a4c419")

这个是在线maven 仓库找，速度比较慢，三四分钟左右

然后另一点就是读取数据集
如果在本地scala 项目里读取数据级，我们使用的是 classloader

        %spark
        val path="./agaricus.txt.train" 
        val testpath="./agaricus.txt.test" 
        val dpath=this.getClass.getClassLoader.getResource(path).getPath 
        val dtestpath=this.getClass.getClassLoader.getResource(testpath).getPath

但是在zeppelin中我们是没有项目结构概念的，所有的代码不属于任何一个项目，它只是一个notebook
所以读取数据集，我们要使用文件的绝对路径，然后使用 java IO，的File类
来读取，如果要读取数据流，还要用到 InputStream

     %spark
     import java.io.{File, FileInputStream, InputStream} 
     val path="/Users/geo/Documents/gitlab/wormhole/learn/data/agaricus.txt.train" 
     val 
  testpath="/Users/geo/Documents/gitlab/wormhole/learn/data/agaricus.txt.test" 
      val ins: InputStream = new FileInputStream(new File(path)) 
      val dpath=new File(path) 
      val dpathTest=new File(testpath) 
      val trainDatas=new DMatrix(dpath.getPath) 
      val testDatas=new DMatrix(dpathTest.getPath)

数据流读取没有问题了之后就比较简单，导入到XGboost 的矩阵集，做训练和预测

   val trainDatas=new DMatrix(dpath.getPath)  
   val testDatas=new DMatrix(dpathTest.getPath)  
   val paramMap=List(
            "eta" -> 0.6,
            "max_depth" -> 3,
            "objective" -> "binary:logistic"
        ).toMap
        val round =2 
   val model=XGBoost.train(trainDatas,paramMap,round) 
   val predictTrain=model.predict(testDatas)

最后我们在计算准确率

      val res=predictTrain.zip(testDatas.getLabel).map(
            key =>{
                if(key._1(0)>=0.5){
                    //println(1.0,key._2)
                   key._2.toDouble - 1.0
                }else{
                    key._2.toDouble - 0.0
                }
            }
        )
        val flsize=res.count(key=>key.toInt ==0)
        println(flsize)
        val pre= flsize  /  1611.toDouble
        println("auc "+pre)

数据集在 github
https://github.com/dmlc/wormhole/tree/master/learn/data

相关输出信息

import java.io.{File, FileInputStream, InputStream}
path: String = /Users/geo/Documents/gitlab/wormhole/learn/data/agaricus.txt.train
testpath: String = /Users/geo/Documents/gitlab/wormhole/learn/data/agaricus.txt.test
ins: java.io.InputStream = java.io.FileInputStream@6e5931c8
dpath: java.io.File = /Users/geo/Documents/gitlab/wormhole/learn/data/agaricus.txt.train
dpathTest: java.io.File = /Users/geo/Documents/gitlab/wormhole/learn/data/agaricus.txt.test
trainDatas: ml.dmlc.xgboost4j.scala.DMatrix = ml.dmlc.xgboost4j.scala.DMatrix@3c11755f
testDatas: ml.dmlc.xgboost4j.scala.DMatrix = ml.dmlc.xgboost4j.scala.DMatrix@c3cb2a6
paramMap: scala.collection.immutable.Map[String,Any] = Map(eta -> 0.6, max_depth -> 3, objective -> binary:logistic)
round: Int = 2
model: ml.dmlc.xgboost4j.scala.Booster = ml.dmlc.xgboost4j.scala.Booster@52feb8da
predictTrain: Array[Array[Float]] = Array(Array(0.21618992), Array(0.73917085), Array(0.21618992), Array(0.21618992), Array(0.124009185), Array(0.23739603), Array(0.73917085), Array(0.21618992), Array(0.73917085), Array(0.21929929), Array(0.73917085), Array(0.21618992), Array(0.124009185), Array(0.21618992), Array(0.124009185), Array(0.21929929), Array(0.21618992), Array(0.73917085), Array(0.124009185), Array(0.21618992), Array(0.21618992), Array(0.21929929), Array(0.21618992), Array(0.21618992), Array(0.21929929), Array(0.73917085), Array(0.23739603), Array(0.21618992), Array(0.21618992), Array(0.124009185), Array(0.21618992), Array(0.21618992), Array(0.21929929), Array(0.124009185), Array(0.21618992), Array(0.21618992), Array(0.23739603), Array(0.73917085), Array(0.21618992), Array(0....res: Array[Double] = Array(0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, ...flsize: Int = 1609
1609
pre: Double = 0.9987585350713842
 0.9987585350713842

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