LightGBM Java实现在线预测

LightGBM是三大知名GBDT的实现之一，支持二分类，多分类。与XGBoost相比，LGBM不需要通过所有样本计算信息增益，而且内置特征降维技术，支持高效率的并行训练，并且具有更快的训练速度、更低的内存消耗、更好的准确率、支持分布式可以快速处理海量数据等优点。 但在Java方面的支持不如XGBoost，没有封装好的Java在线预测包。

至于XGB和LGB原理和优缺点自行百度，不在本文范围内。

近期因为公司上线了很多XGBoost模型，在XGBoost训练消耗大量内存，为了节约资源选用LGBM替代XGBoost。在线预测服务就需要用Java封装训练好的LGBM模型，供线上实时预测使用。 在网上百度大多实现方式都是将模型封装为PMML格式，再在预测服务里预测结果。但是PMML版本模型单次预测需要100ms以上，显然不能满足性能需求。

于是展开Google大法，发现微软开源的mmlspark库(https://github.com/Azure/mmlspark.git)，其中有一个包可以将LightGBM部署在spark环境中分布式训练。使用swig封装LightGBM的接口，然后使用jni的方式在spark中调用。赶紧找到打包好的maven lib。

      com.microsoft.ml.lightgbm
      lightgbmlib
      2.3.180

实现代码：

package com.tuhu.algo.etl.features.model;

import com.microsoft.ml.lightgbm.*;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;

import java.io.IOException;

/**
 * 

 *
 * @Author: fc.w
 * @Date: 2020/11/14 16:29
 */
public class LightGBMModelLoad {

    private SWIGTYPE_p_void boosterPtr;

    private String modelString;

    public LightGBMModelLoad(String modelString) {
        this.modelString = modelString;
        initModel();
    }

    public void initModel() {
        try {
            init(modelString);
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("模型加载失败", e);
        }
    }

    public void init(String modelString) throws Exception {
        initEnv();
        if (StringUtils.isEmpty(modelString)) {
            throw new Exception("the inpute model string must not null");
        }
        this.boosterPtr = getBoosterPtrFromModelString(modelString);
    }

    private void initEnv() throws IOException {
        String osPrefix = NativeLoader.getOSPrefix();
        new NativeLoader("/com/microsoft/ml/lightgbm").loadLibraryByName(osPrefix + "_lightgbm");
        new NativeLoader("/com/microsoft/ml/lightgbm").loadLibraryByName(osPrefix + "_lightgbm_swig");
    }

    private void validate(int result) throws Exception {
        if (result == -1) {
            throw new Exception("Booster LoadFromString" + "call failed in LightGBM with error: " + lightgbmlib.LGBM_GetLastError());
        }
    }

    private SWIGTYPE_p_void getBoosterPtrFromModelString(String lgbModelString) throws Exception {
        SWIGTYPE_p_p_void boosterOutPtr = lightgbmlib.voidpp_handle();
        SWIGTYPE_p_int numItersOut = lightgbmlib.new_intp();
        validate(
                lightgbmlib.LGBM_BoosterLoadModelFromString(lgbModelString, numItersOut, boosterOutPtr)
        );
        return lightgbmlib.voidpp_value(boosterOutPtr);
    }

    /**
     * 预测
     * @param data 批量向量
     * @param numRows 预测行数
     * @param numFeatures 向量大小
     * @return 批量预测结果
     */
    public double[] predictForMat(double[] data, int numRows, int numFeatures) {
        int data64bitType = lightgbmlibConstants.C_API_DTYPE_FLOAT64;
        int isRowMajor = 1;
        String datasetParams = "";
        SWIGTYPE_p_double scoredDataOutPtr = lightgbmlib.new_doubleArray(numRows * numFeatures);

        SWIGTYPE_p_long_long scoredDataLengthLongPtr = lightgbmlib.new_int64_tp();
        lightgbmlib.int64_tp_assign(scoredDataLengthLongPtr, numRows * numFeatures);

        SWIGTYPE_p_double doubleArray = lightgbmlib.new_doubleArray(data.length);
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            lightgbmlib.doubleArray_setitem(doubleArray, i, data[i]);
        }
        SWIGTYPE_p_void pdata = lightgbmlib.double_to_voidp_ptr(doubleArray);

        try {
            lightgbmlib.LGBM_BoosterPredictForMat(
                    boosterPtr,
                    pdata,
                    data64bitType,
                    numRows,
                    numFeatures,
                    isRowMajor,
                    0,
                    -1,
                    datasetParams,
                    scoredDataLengthLongPtr,
                    scoredDataOutPtr);
            return predToArray(scoredDataOutPtr, numRows);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            System.out.println(lightgbmlib.LastErrorMsg());
        } finally {
            lightgbmlib.delete_doublep(doubleArray);
            lightgbmlib.delete_doublep(scoredDataOutPtr);
            lightgbmlib.delete_int64_tp(scoredDataLengthLongPtr);
        }
        return new double[numRows];
    }

    private double[] predToArray(SWIGTYPE_p_double scoredDataOutPtr, int numRows) {
        double[] res = new double[numRows];
        for (int i = 0; i < numRows; i++) {
            res[i] = lightgbmlib.doubleArray_getitem(scoredDataOutPtr, i);
        }
        return res;
    }

}

资料
LightGBM官网
https://github.com/Azure/mmlspark
无痛看懂LightGBM原文