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大数据-275 Spark MLib - 基础介绍机器学习算法集成学习随机森林 Bagging Boosting

java 2025/7/13 1:04:04

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大模型篇章已经开始！

目前已经更新到了第 22 篇：大语言模型 22 - MCP 自动操作 Figma+Cursor 自动设计原型

Java篇开始了！

MyBatis 更新完毕
目前开始更新 Spring，一起深入浅出！

目前已经更新到了：

Hadoop（已更完）
HDFS（已更完）
MapReduce（已更完）
Hive（已更完）
Flume（已更完）
Sqoop（已更完）
Zookeeper（已更完）
HBase（已更完）
Redis （已更完）
Kafka（已更完）
Spark（已更完）
Flink（已更完）
ClickHouse（已更完）
Kudu（已更完）
Druid（已更完）
Kylin（已更完）
Elasticsearch（已更完）
DataX（已更完）
Tez（已更完）
数据挖掘（已更完）
Prometheus（已更完）
Grafana（已更完）
离线数仓（已更完）
实时数仓（正在更新…）
Spark MLib (正在更新…)

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集成学习

不指望单个弱模型“包打天下”，而是构造一簇互补的基学习器并让它们投票/加权，用“群体智慧”提升泛化能力、稳定性和鲁棒性。

基本定义

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集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题，它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立的学习和做出预测，这些预测最后结合成组合预测，因为优于任何一个单分类的做出预测。

集成学习分类

● 任务一：如何优化训练数据 - 主要用于解决欠拟合问题
● 任务二：如何提升泛化性能 - 主要用于解决过拟合问题

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只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的。

Bagging

集成原理

目标

把下面的圈和方块进行分类
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采集不同的数据集

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训练分类器

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平权投票

获取最终结果
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随机森林

在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由所有树输出的类别的众数而定。
随机森林 = Bagging + 决策树
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例如，如果你训练了5个树，其中有4个树的结果是True，1个树的结果是False，那么最终投票的结果就是True，随机森林构造过程中的关键步骤（M表示特征数目）：
● 一次随机选出部分样本，有放回的抽样，重复N次（有可能出现重复的样本）
● 随机去选出 m 个特征，m << M，建立决策树

Boosting

基本概念

随着学习的积累从弱到强，简而言之：每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升
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代表算法：Adaboost、GBDT、XGBoost、LightGBM

Spark MLlib 的 GBT 相当于 “纯原生 Java/Scala 实现的 GBDT”，功能和速度距现代竞赛级框架（XGBoost / LightGBM / CatBoost）仍有差距。工业界常用以下两条路线把先进算法接进 Spark Pipeline：

XGBoost4J‑Spark：将每个 XGBoost worker 嵌入 Spark executor，天然支持 GPU / CPU 分布式；API 兼容 ML Pipeline，可与 VectorAssembler、ParamGridBuilder 协同工作。
LightGBM‑Spark（microsoft/synapseml）：基于 LightGBM 的梯度直方、Leaf‑wise growth，训练速度较快，支持类别特征原生处理与分布式训练。

使用方式大体一致： 把 XGBoostClassifier 或 LightGBMRegressor 替换到 Pipeline 里，并确保依赖 JAR 与 native lib 在所有 executor 可见。常见踩坑点：

内存分配：XGBoost 需要 executor 拥有足够的 off‑heap；通过 spark.executor.memoryOverhead 和 spark.executor.cores 调整。
数据格式：必须把特征向量转成 Dense 或 Sparse Vector; 并避免 StringIndexer 将类别特征过度 one‑hot，使维度爆炸。
GPU 调度：需要 spark.task.resource.gpu.amount=1 并在 YARN/K8s 上配置 spark.executor.resource.gpu.amount。