Java語言在Spark3.2.4集群中使用Spark MLlib庫完成XGboost演算法

一、概述

XGBoost是一種基於決策樹的集成學習演算法，它在處理結構化數據方面表現優異。相比其他演算法，XGBoost能夠處理大量特征和樣本，並且支持通過正則化控制模型的複雜度。XGBoost也可以自動進行特征選擇並對缺失值進行處理。

二、代碼實現步驟

1、導入相關庫

import org.apache.spark.ml.Pipeline;
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator;
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.apache.spark.ml.regression.{GBTRegressionModel, GBTRegressor};
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

2、載入數據

SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("XGBoost").master("local[*]").getOrCreate();
DataFrame data = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("data.csv");

3、準備特征向量

String[] featureCols = data.columns();
featureCols = Arrays.copyOfRange(featureCols, 0, featureCols.length - 1);
VectorAssembler assembler = new VectorAssembler().setInputCols(featureCols).setOutputCol("features");
DataFrame inputData = assembler.transform(data).select("features", "output");
inputData.show(false);

4、劃分訓練集和測試集

double[] weights = {0.7, 0.3};
DataFrame[] splitData = inputData.randomSplit(weights);
DataFrame train = splitData[0];
DataFrame test = splitData[1];

5、定義XGBoost模型

GBTRegressor gbt = new GBTRegressor()
    .setLabelCol("output")
    .setFeaturesCol("features")
    .setMaxIter(100)
    .setStepSize(0.1)
    .setMaxDepth(6)
    .setLossType("squared")
    .setFeatureSubsetStrategy("auto");

6、構建管道

Pipeline pipeline = new Pipeline().setStages(new PipelineStage[]{gbt});

7、訓練模型

GBTRegressionModel model = (GBTRegressionModel) pipeline.fit(train).stages()[0];

8、進行預測並評估模型

DataFrame predictions = model.transform(test);
predictions.show(false);

RegressionEvaluator evaluator = new RegressionEvaluator()
    .setMetricName("rmse")
    .setLabelCol("output")
    .setPredictionCol("prediction");

double rmse = evaluator.evaluate(predictions);
System.out.println("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = " + rmse);

以上就是Java語言中基於SparkML的XGBoost演算法實現的示例代碼。需要註意的是，這裡使用了GBTRegressor作為XGBoost的實現方式，但是也可以使用其他實現方式，例如XGBoostRegressor或者XGBoostClassification。

三、完整代碼

import org.apache.spark.ml.Pipeline;
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator;
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler;
import org.apache.spark.ml.regression.{GBTRegressionModel, GBTRegressor};
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.Arrays;

public class XGBoostExample {

    public static void main(String[] args) {
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("XGBoost").master("local[*]").getOrCreate();

        // 載入數據
        DataFrame data = spark.read().option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("data.csv");
        data.printSchema();
        data.show(false);

        // 準備特征向量
        String[] featureCols = data.columns();
        featureCols = Arrays.copyOfRange(featureCols, 0, featureCols.length - 1);
        VectorAssembler assembler = new VectorAssembler().setInputCols(featureCols).setOutputCol("features");
        DataFrame inputData = assembler.transform(data).select("features", "output");
        inputData.show(false);

        // 劃分訓練集和測試集
        double[] weights = {0.7, 0.3};
        DataFrame[] splitData = inputData.randomSplit(weights);
        DataFrame train = splitData[0];
        DataFrame test = splitData[1];

        // 定義XGBoost模型
        GBTRegressor gbt = new GBTRegressor()
                .setLabelCol("output")
                .setFeaturesCol("features")
                .setMaxIter(100)
                .setStepSize(0.1)
                .setMaxDepth(6)
                .setLossType("squared")
                .setFeatureSubsetStrategy("auto");

        // 構建管道
        Pipeline pipeline = new Pipeline().setStages(new PipelineStage[]{gbt});

        // 訓練模型
        GBTRegressionModel model = (GBTRegressionModel) pipeline.fit(train).stages()[0];

        // 進行預測並評估模型
        DataFrame predictions = model.transform(test);
        predictions.show(false);

        RegressionEvaluator evaluator = new RegressionEvaluator()
                .setMetricName("rmse")
                .setLabelCol("output")
                .setPredictionCol("prediction");

        double rmse = evaluator.evaluate(predictions);
        System.out.println("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = " + rmse);

        spark.stop();
    }
}

在運行代碼之前需要將數據文件data.csv放置到程式所在目錄下，以便載入數據。另外，需要將代碼中的相關路徑和參數按照實際情況進行修改。