SparkMLlib随机森林实现pm预测（自定义函数的使用）

绝地灬酷狼 2022-05-27 11:06 193阅读 0赞

### 本文主要是用SparkMLlib中的一些算法来对PM进行预测，其中涉及了dataframe中对列使用自定义函数的操作，很方便！！ ###

###### 任务：读取pm.csv,将含有缺失值的行扔掉（或用均值填充）将数据集分为两部分，0.8比例作为训练集，0.2比例作为测试集 ######

##### （1）使用month,day,hour,DEWP,TEMP,PRES,cbwd,Iws,Is,Ir作为特征列（除去No，year，pm），pm作为label列，使用训练集、随机森林算法进行回归建模，使用回归模型对测试集进行预测，并评估。 #####

1) 将数据读取到dataframe中然后将标签列和特征列选出，同时去除数值为空的数据

val conf = new SparkConf().setAppName("input").setMaster("local[*]")
    val sparkContext = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sparkContext)
    val url = "C:\\Users\\shuangmm\\Desktop\\pm.csv"
    val dataDF =sqlContext.read.format("csv")
          .option("header","true")
          .option("inferSchema",true.toString)
          //这是自动推断属性列的数据类型。
          .load(url).na.drop()

2) 选取特征列，使用了VectorAssembler函数，将数据转换为向量，方便输进模型，但是有一列是字符格式的，需要进行处理  
使用StringIndexer的方法将字符串改为索引的形式。

val index = new StringIndexer()
          .setInputCol("cbwd")
          .setOutputCol("cbwd_in")
    
    val feat = new VectorAssembler()
        .setInputCols(Array("month","day","hour","DEWP","TEMP","PRES","cbwd_in","Iws","Is","Ir"))
          .setOutputCol("features")

3) 创建随机森林回归模型

4) 创建pineline

5) 划分数据集，8：2进行划分

6) 进行预测及模型的评估

val rf = new RandomForestClassifier()
          .setLabelCol("levelnum")
          .setFeaturesCol("features")
    
          //.setNumTrees(10)
          .setMaxDepth(20)//20棵树 0.3189
    
        // Chain indexer and forest in a Pipeline
        val pipeline = new Pipeline()
          .setStages(Array(index,feat,rf))
        val Array(trainingData, testData) = features.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
    
        // Train model. This also runs the indexer.
        val model = pipeline.fit(trainingData)
    
        // Make predictions.
        val predictions = model.transform(testData)
    
        // Select example rows to display.
        val result = predictions.select("levelnum","prediction", "features","levelstr")//.show(100)
        result.show(100)
        val pre = result.withColumn("predtionStr",levelStr(result("prediction")))
        pre.show(100)
        // Select (prediction, true label) and compute test error
        val evaluator = new MulticlassClassificationEvaluator()
          .setLabelCol("levelnum")
          .setPredictionCol("prediction")
          .setMetricName("accuracy")
        val accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
        println("Test Error = " + (1.0 - accuracy))

运行结果  
![这里写图片描述][70]

##### （2）按照下面标准处理pm列，数字结果放进（levelNum）列，字符串结果放进（levelStr）列优（0） 50 良（1）50~100 轻度污染（2） 100~150 中度污染（3） 150~200 重度污染（4） 200~300 严重污染（5） 大于300及以上 #####

## 划重点了 ##

本题的需求是根据pm列的值来重新生成两个列，开始想着用rdd来处理这个列，就需要用dataframe和rdd之间来回转换，想起之前处理篮球信息的时候有一个z-socre的处理，当时有一个方法是selectexpr的方法比如直接列名加1，就会自动生成一列列名加一的数据。通过查资料看到dataframe中可以对列使用自定义函数。下面开始变魔法

*  首先自定义两个函数，转换成相应的数值和对应的字符串  
    Pm列的类型是double类型

//将值和等级进行转换
     def testNum(x : Double) : Double = {
          var leveNum = 0
          if(x < 50)
            leveNum = 0
          if(x >= 50 & x <= 100)
            leveNum = 1
          if(x > 100 & x < 150)
            leveNum = 2
          if(x >= 150 & x <= 200)
            leveNum = 3
          if(x > 200 & x < 300)
            leveNum = 4
          if(x >= 300)
            leveNum = 5
          leveNum
    
        }
         //自定义函数，将字符串进行对应
        def testStr(x : Double) : String = {
          var leveStr = x match {
            case 0 => "优"
            case 1 => "良"
            case 2 => "轻度污染"
            case 3 => "中度污染"
            case 4 => "重度污染"
            case 5 => "严重污染"
          }
          leveStr
        }

！！！！注册自定义函数，这部分非常关键，给自定义函数起了一个新的名字，
    方便之后的调用。必不可少的一步！！

import org.apache.spark.sql.functions.{udf}
        val levelNum = udf(testNum _)
        val levelStr = udf(testStr _)

*  读取数据存到dataframe中的过程和上面相同。  
    使用自定义函数，withColumn的方法第一个参数是函数执行结束之后的新列名。

val level = dataDF.withColumn("levelnum",levelNum(dataDF("pm")))//.show(10)
    val features = level.withColumn("levelstr",levelStr(level("levelnum")))//.show(10)

可以看到执行后的结果，将值和标准全部转换过来了  
![这里写图片描述][70 1]

##### （3）使用month,day,hour,DEWP,TEMP,PRES,cbwd,Iws,Is,Ir作为特征列（除去No，year，pm）,levelNum作为label列，使用训练集、随机森林算法进行分类建模。使用分类模型对测试集进行预测对预测结果df进行处理，基于prediction列生成predictionStr（0-5转换优-严重污染）,对结果进行评估 #####

思路：和随机森林的回归模型算法类似，不同的是
    需要对预测出来的结果进行列的转化，用到之前的自定义函数。

*  数据处理的过程都相同，进行模型的建立，之前没有设置参数，跑出来的结果不太好，然后设置了树的深度，在设置之后程序运行时间大大增加，不过准确率也增加了，之前准确率只有50%左右，现在能到70%多
 *  Pineline创建
 *  模型预测
 *  数据处理

结果  
![这里写图片描述][70 2]

### 主要是自定义函数的使用，，注册函数的那部分一定要好好看，能省非常多的事。 ###

[源码看这里][Link 1]  
如果有需要数据集当做练习的可以私信我，发给你数据集。

[70]: /images/20220527/a98e6d78329948e79d82e55e1cfed8ff.png
[70 1]: /images/20220527/1fbfedadf57c4bb4ac3ad6cbe04025a1.png
[70 2]: /images/20220527/858beb9700064bed81e96832509c634d.png
[Link 1]: https://github.com/random0815/shuang_0815/tree/master/SparkProject/SparkML/src