推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib的特征选择

时间:2022-04-22
本文章向大家介绍推荐系统那点事 —— 基于Spark MLlib的特征选择，主要内容包括VectorSlicer、RFormula、ChiSqSelector、总结、参考、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等，并结合实例形式分析了其使用技巧，希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

在机器学习中，一般都会按照下面几个步骤：特征提取、数据预处理、特征选择、模型训练、检验优化。那么特征的选择就很关键了，一般模型最后效果的好坏往往都是跟特征的选择有关系的，因为模型本身的参数并没有太多优化的点，反而特征这边有时候多加一个或者少加一个，最终的结果都会差别很大。

在SparkMLlib中为我们提供了几种特征选择的方法，分别是VectorSlicer、RFormula和ChiSqSelector。

下面就介绍下这三个方法的使用,强烈推荐有时间的把参考的文献都阅读下，会有所收获！

VectorSlicer

这个转换器可以支持用户自定义选择列，可以基于下标索引，也可以基于列名。

  • 如果是下标都可以使用setIndices方法
  • 如果是列名可以使用setNames方法。使用这个方法的时候，vector字段需要通过AttributeGroup设置每个向量元素的列名。

注意1：可以同时使用setInices和setName

object VectorSlicer {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("VectorSlicer-Test").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    var sqlContext = new SQLContext(sc)

    val data = Array(Row(Vectors.dense(-2.0, 2.3, 0.0,1.0,2.0)))

    val defaultAttr = NumericAttribute.defaultAttr
    val attrs = Array("f1", "f2", "f3","f4","f5").map(defaultAttr.withName)
    val attrGroup = new AttributeGroup("userFeatures", attrs.asInstanceOf[Array[Attribute]])

    val dataRDD = sc.parallelize(data)
    val dataset = sqlContext.createDataFrame(dataRDD, StructType(Array(attrGroup.toStructField())))

    val slicer = new VectorSlicer().setInputCol("userFeatures").setOutputCol("features")

    slicer.setIndices(Array(0)).setNames(Array("f2"))
    val output = slicer.transform(dataset)
    println(output.select("userFeatures", "features").first())
  }
}

注意2：如果下标和索引重复，会报重复的错：

比如:

slicer.setIndices(Array(1)).setNames(Array("f2"))

那么会遇到报错

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: VectorSlicer requires indices and names to be disjoint sets of features, but they overlap. indices: [1]. names: [1:f2]
    at scala.Predef$.require(Predef.scala:233)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer.getSelectedFeatureIndices(VectorSlicer.scala:137)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer.transform(VectorSlicer.scala:108)
    at xingoo.mllib.VectorSlicer$.main(VectorSlicer.scala:35)
    at xingoo.mllib.VectorSlicer.main(VectorSlicer.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
    at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:144)

注意3：如果下标不存在

slicer.setIndices(Array(6))

如果数组越界也会报错

Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 6
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer$$anonfun$3$$anonfun$apply$2.apply(VectorSlicer.scala:110)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer$$anonfun$3$$anonfun$apply$2.apply(VectorSlicer.scala:110)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
    at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
    at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofInt.foreach(ArrayOps.scala:156)
    at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:244)
    at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofInt.map(ArrayOps.scala:156)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer$$anonfun$3.apply(VectorSlicer.scala:110)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer$$anonfun$3.apply(VectorSlicer.scala:109)
    at scala.Option.map(Option.scala:145)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer.transform(VectorSlicer.scala:109)
    at xingoo.mllib.VectorSlicer$.main(VectorSlicer.scala:35)
    at xingoo.mllib.VectorSlicer.main(VectorSlicer.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
    at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:144)

注意4：如果名称不存在也会报错

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: getFeatureIndicesFromNames found no feature with name f8 in column StructField(userFeatures,org.apache.spark.mllib.linalg.VectorUDT@f71b0bce,false).
    at scala.Predef$.require(Predef.scala:233)
    at org.apache.spark.ml.util.MetadataUtils$$anonfun$getFeatureIndicesFromNames$2.apply(MetadataUtils.scala:89)
    at org.apache.spark.ml.util.MetadataUtils$$anonfun$getFeatureIndicesFromNames$2.apply(MetadataUtils.scala:88)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
    at scala.collection.TraversableLike$$anonfun$map$1.apply(TraversableLike.scala:244)
    at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33)
    at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.foreach(ArrayOps.scala:108)
    at scala.collection.TraversableLike$class.map(TraversableLike.scala:244)
    at scala.collection.mutable.ArrayOps$ofRef.map(ArrayOps.scala:108)
    at org.apache.spark.ml.util.MetadataUtils$.getFeatureIndicesFromNames(MetadataUtils.scala:88)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer.getSelectedFeatureIndices(VectorSlicer.scala:129)
    at org.apache.spark.ml.feature.VectorSlicer.transform(VectorSlicer.scala:108)
    at xingoo.mllib.VectorSlicer$.main(VectorSlicer.scala:35)
    at xingoo.mllib.VectorSlicer.main(VectorSlicer.scala)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:497)
    at com.intellij.rt.execution.application.AppMain.main(AppMain.java:144)

注意5：经过特征选择后，特征的顺序与索引和名称的顺序相同

RFormula

这个转换器可以帮助基于R模型，自动生成feature和label。比如说最常用的线性回归，在先用回归中，我们需要把一些离散化的变量变成哑变量，即转变成onehot编码，使之数值化，这个我之前的文章也介绍过，这里就不多说了。

如果不是用这个RFormula，我们可能需要经过几个步骤：

StringIndex...OneHotEncoder...

而且每个特征都要经过这样的变换，非常繁琐。有了RFormula，几乎可以一键把所有的特征问题解决。

id

coutry

hour

clicked

7

US

18

1.0

8

CA

12

0.0

9

NZ

15

0.0

然后我们只要写一个类似这样的公式clicked ~ country + hour + my_test，就代表clicked为label，coutry、hour、my_test是三个特征

比如下面的代码：

object RFormulaTest {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("RFormula-Test").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    var sqlContext = new SQLContext(sc)

    val dataset = sqlContext.createDataFrame(Seq(
      (7, "US", 18, 1.0,"a"),
      (8, "CA", 12, 0.0,"b"),
      (9, "NZ", 15, 0.0,"a")
    )).toDF("id", "country", "hour", "clicked","my_test")
    val formula = new RFormula()
      .setFormula("clicked ~ country + hour + my_test")
      .setFeaturesCol("features")
      .setLabelCol("label")
    val output = formula.fit(dataset).transform(dataset)
    output.show()
    output.select("features", "label").show()
  }
}

得到的结果

+---+-------+----+-------+-------+------------------+-----+
| id|country|hour|clicked|my_test|          features|label|
+---+-------+----+-------+-------+------------------+-----+
|  7|     US|  18|    1.0|      a|[0.0,0.0,18.0,1.0]|  1.0|
|  8|     CA|  12|    0.0|      b|[1.0,0.0,12.0,0.0]|  0.0|
|  9|     NZ|  15|    0.0|      a|[0.0,1.0,15.0,1.0]|  0.0|
+---+-------+----+-------+-------+------------------+-----+

+------------------+-----+
|          features|label|
+------------------+-----+
|[0.0,0.0,18.0,1.0]|  1.0|
|[1.0,0.0,12.0,0.0]|  0.0|
|[0.0,1.0,15.0,1.0]|  0.0|
+------------------+-----+

ChiSqSelector

这个选择器支持基于卡方检验的特征选择，卡方检验是一种计算变量独立性的检验手段。具体的可以参考维基百科，最终的结论就是卡方的值越大，就是我们越想要的特征。因此这个选择器就可以理解为，再计算卡方的值，最后按照这个值排序，选择我们想要的个数的特征。

代码也很简单

object ChiSqSelectorTest {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("ChiSqSelector-Test").setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")
    var sqlContext = new SQLContext(sc)

    val data = Seq(
      (7, Vectors.dense(0.0, 0.0, 18.0, 1.0), 1.0),
      (8, Vectors.dense(0.0, 1.0, 12.0, 0.0), 0.0),
      (9, Vectors.dense(1.0, 0.0, 15.0, 0.1), 0.0)
    )

    val beanRDD = sc.parallelize(data).map(t3 => Bean(t3._1,t3._2,t3._3))
    val df = sqlContext.createDataFrame(beanRDD)

    val selector = new ChiSqSelector()
      .setNumTopFeatures(2)
      .setFeaturesCol("features")
      .setLabelCol("clicked")
      .setOutputCol("selectedFeatures")

    val result = selector.fit(df).transform(df)
    result.show()
  }

  case class Bean(id:Double,features:org.apache.spark.mllib.linalg.Vector,clicked:Double){}
}

这样得到的结果：

+---+------------------+-------+----------------+
| id|          features|clicked|selectedFeatures|
+---+------------------+-------+----------------+
|7.0|[0.0,0.0,18.0,1.0]|    1.0|      [18.0,1.0]|
|8.0|[0.0,1.0,12.0,0.0]|    0.0|      [12.0,0.0]|
|9.0|[1.0,0.0,15.0,0.1]|    0.0|      [15.0,0.1]|
+---+------------------+-------+----------------+

总结

下面总结一下三种特征选择的使用场景：

  • VectorSilcer，这个选择器适合那种有很多特征，并且明确知道自己想要哪个特征的情况。比如你有一个很全的用户画像系统，每个人有成百上千个特征，但是你指向抽取用户对电影感兴趣相关的特征，因此只要手动选择一下就可以了。
  • RFormula，这个选择器适合在需要做OneHotEncoder的时候，可以一个简单的代码把所有的离散特征转化成数值化表示。
  • ChiSqSelector，卡方检验选择器适合在你有比较多的特征，但是不知道这些特征哪个有用，哪个没用，想要通过某种方式帮助你快速筛选特征，那么这个方法很适合。

以上的总结纯属个人看法，不代表官方做法，如果有其他的见解可以留言~ 多交流！

参考

1 Spark特征处理

2 Spark官方文档

3 如何优化逻辑回归

4 数据挖掘中的VI和WOE

5 Spark卡方选择器

6 卡方分布

7 皮尔逊卡方检验

8 卡方检验原理

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