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概述：估算器，变换器和管道 - spark.ml
该spark.ml软件包旨在提供基于DataFrame构建的一组统一的高级API ，帮助用户创建和调整实用的机器学习流程。有关子包的指南，请参阅下面的算法指南部分 spark.ml，包括Pipelines API特有的功能转换器，集合等。
管道中的主要概念
Spark ML标准化了用于机器学习算法的API，使得将多种算法组合到单个管道或工作流中变得更加容易。本节介绍Spark ML API引入的关键概念，其中管道概念主要受scikit-learn项目的启发。
DataFrame：Spark ML使用DataFrameSpark SQL作为ML数据集，它可以容纳各种数据类型。例如，a DataFrame可以具有存储文本，特征向量，真实标签和预测的不同列。
Transformer：A Transformer是一种可以将一种变换DataFrame为另一种的算法DataFrame。例如，ML模型是Transformer将DataFrame特征转换为DataFrame具有预测的特征。
Estimator：An Estimator是一种可以适合DataFrame生成a 的算法Transformer。例如，学习算法是Estimator在a上训练DataFrame并产生模型的算法。
Pipeline：将Pipeline多个Transformers和Estimators 链在一起以指定ML工作流。
Parameter：所有Transformers和Estimators现在共享一个用于指定参数的通用API。
数据帧
机器学习可以应用于各种数据类型，例如矢量，文本，图像和结构化数据。Spark ML采用DataFrameSpark SQL来支持各种数据类型。
DataFrame支持许多基本和结构化类型; 有关支持的类型列表，请参阅Spark SQL数据类型参考。除了Spark SQL指南中列出的类型之外，DataFrame还可以使用ML Vector类型。
一个DataFrame可以从常规创建或隐或显式RDD。有关示例，请参阅下面的代码示例和Spark SQL编程指南。
a DataFrame中的列被命名。下面的代码示例使用诸如“text”，“features”和“label”之类的名称。
管道组件
变形金刚
A Transformer是包含特征变换器和学习模型的抽象。从技术上讲，a Transformer实现了一种方法transform()，DataFrame通常通过附加一列或多列来将一个方法转换为另一个方法。例如：
特征变换器可以采用a DataFrame，读取列（例如，文本），将其映射到新列（例如，特征向量），并输出DataFrame附加了映射列的新列。
学习模型可能需要a DataFrame，读取包含特征向量的列，预测每个特征向量的标签，并输出DataFrame带有作为列附加的预测标签的新元素。
估计
一个Estimator抽象学习算法或适合或数据串的任何算法的概念。从技术上讲，一个Estimator实现一个方法fit()，它接受DataFrame并生成一个 Model，这是一个Transformer。例如，学习算法例如LogisticRegression是Estimator，并且呼叫 fit()训练a LogisticRegressionModel，其是a Model，因此是a Transformer。
管道组件的属性
Transformer.transform()s和Estimator.fit()s都是无国籍的。将来，可以通过替代概念支持有状态算法。
a的每个实例Transformer或Estimator具有唯一ID，这在指定参数（下面讨论）时很有用。
管道
在机器学习中，通常运行一系列算法来处理和学习数据。例如，简单的文本文档处理工作流程可能包括几个阶段：
将每个文档的文本拆分为单词。
将每个文档的单词转换为数字特征向量。
使用特征向量和标签学习预测模型。
Spark ML表示诸如a之类的工作流Pipeline，其由要按特定顺序运行的PipelineStages（Transformers和Estimators）序列组成 。我们将在本节中将此简单工作流用作运行示例。
这个怎么运作
A Pipeline被指定为阶段序列，每个阶段是a Transformer或a Estimator。这些阶段按顺序运行，输入DataFrame在通过每个阶段时进行转换。对于Transformer阶段，该transform()方法被调用DataFrame。对于Estimator阶段，fit()方法被调用，以产生Transformer（它成为的部分PipelineModel，或装配Pipeline），以及Transformer的transform()方法被称为上DataFrame。
我们为简单的文本文档工作流说明了这一点。下图是针对a的训练时间使用情况Pipeline。
Spark ML管道示例
上图中，顶行表示Pipeline三个阶段。前两个（Tokenizer和HashingTF）是Transformers（蓝色），第三个（LogisticRegression）是Estimator（红色）。底行表示流经管道的数据，其中柱面表示DataFrames。该Pipeline.fit()方法在原始DataFrame文件上调用，原始文本文档和标签。该Tokenizer.transform()方法将原始文本文档拆分为单词，添加带有单词的新列DataFrame。该HashingTF.transform()方法将单词列转换为特征向量，将具有这些向量的新列添加到DataFrame。现在，因为LogisticRegression是一个Estimator，第Pipeline一次调用LogisticRegression.fit()产生一个LogisticRegressionModel。如果Pipeline有更多的阶段，它会打电话给LogisticRegressionModel在传递到下一阶段之前的transform() 方法。DataFrameDataFrame
A Pipeline是一个Estimator。因此，之后Pipeline的fit()方法运行时，它产生一个PipelineModel，这是一个 Transformer。这PipelineModel是在测试时使用的 ; 下图说明了这种用法。
Spark ML PipelineModel示例
在上图中，它PipelineModel具有与原始相同的阶段数Pipeline，但原始中的所有Estimators Pipeline都变为Transformers。当PipelineModel的transform()方法被称为上的测试数据集，该数据是为了通过拟合管道传递。每个阶段的transform()方法都会更新数据集并将其传递到下一个阶段。
Pipelines和PipelineModels有助于确保培训和测试数据经过相同的功能处理步骤。
细节
DAG Pipeline小号：甲Pipeline的级被指定为一个有序阵列。这里给出的例子都是线性Pipelines，即Pipelines，其中每个阶段使用前一阶段产生的数据。Pipeline只要数据流图形成有向无环图（DAG），就可以创建非线性s。目前，此图基于每个阶段的输入和输出列名称（通常指定为参数）隐式指定。如果Pipeline形成DAG，则必须按拓扑顺序指定阶段。
运行时检查：由于Pipelines可以在DataFrame具有不同类型的s上运行，因此它们不能使用编译时类型检查。 Pipelines和PipelineModels代替在实际运行之前进行运行时检查Pipeline。这种类型检查是使用DataFrame 模式完成的，模式中的列的数据类型的描述DataFrame。
独特的管道阶段：A Pipeline的阶段应该是唯一的实例。例如，myHashingTF不应将同一实例 插入Pipeline两次，因为Pipeline阶段必须具有唯一ID。但是，不同的实例myHashingTF1和myHashingTF2（两种类型HashingTF）都可以放在同一个Pipeline实例中，因为将使用不同的ID创建不同的实例。
参数
Spark ML Estimator和Transformers使用统一的API来指定参数。
A Param是带有自包含文档的命名参数。A ParamMap是一组（参数，值）对。
将参数传递给算法有两种主要方法：
设置实例的参数。例如，如果lr是实例LogisticRegression，则可以调用lr.setMaxIter(10)以lr.fit()最多使用10次迭代。此API类似于spark.mllib包中使用的API 。
传递ParamMap到fit()或transform()。在任何参数ParamMap将覆盖以前通过setter方法指定的参数。
参数属于Estimators和Transformers的特定实例。例如，如果我们有两个LogisticRegression实例lr1和lr2，然后我们可以建立一个ParamMap与两个maxIter指定的参数：ParamMap(lr1.maxIter -> 10, lr2.maxIter -> 20)。如果有两个算法的maxIter参数在a中，这很有用Pipeline。
保存和加载管道
通常，将模型或管道保存到磁盘以供以后使用是值得的。在Spark 1.6中，模型导入/导出功能已添加到Pipeline API中。支持大多数基本变压器以及一些更基本的ML模型。请参阅算法的API文档，了解是否支持保存和加载。
代码示例
本节给出了说明上述功能的代码示例。有关详细信息，请参阅API文档（Scala， Java和Python）。一些Spark ML算法是算法的包装器spark.mllib， MLlib编程指南有关于特定算法的详细信息。
spark 与 scikit-learn 机器学习流程组件设计哲学比较
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wdmx/p/9980368.html
