Java語言在Spark3.2.4叢集中使用Spark MLlib庫完成樸素貝葉斯分類器

2023-04-12 18:01:45

一、貝葉斯定理

貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件概率，生活中，我們可能很容易知道P（A|B），但是我需要求解P（B|A），學習了貝葉斯定理，就可以解決這類問題，計算公式如下：

P（A）是A的先驗概率
P（B）是B的先驗概率
P（A|B）是A的後驗概率（已經知道B發生過了）
P（B|A）是B的後驗概率（已經知道A發生過了）

二、樸素貝葉斯分類

樸素貝葉斯的思想是，對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下，各個類別出現的概率，哪個最大，那麼就是那個分類。

$x={a_{1},a_{2},...,a_{m}}$ 是一個待分類的資料，有m個特徵
$C=y_{1},y_{2},...,y_{n}$ 是類別，計算每個類別出現的先驗概率 $p(y_{i})$
在各個類別下，每個特徵屬性的條件概率計算 $p(x|y_{i})$
計算每個分類器的概率 $p(y_{i}|x)=\frac{p(x|y_{i})p(y_{i})}{p(x)}$
概率最大的分類器就是樣本的分類

三、java樣例程式碼開發步驟

首先，需要在pom.xml檔案中新增以下依賴項：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId>
    <version>3.2.0</version>
</dependency>

然後，在Java程式碼中，可以執行以下步驟來實現樸素貝葉斯演演算法：

1、建立一個SparkSession物件，如下所示：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

SparkSession spark = SparkSession.builder()
                                .appName("NaiveBayesExample")
                                .master("local[*]")
                                .getOrCreate();

2、載入訓練資料和測試資料：

import org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint;
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;

//讀取訓練資料
Dataset<Row> trainingData = spark.read()
        .option("header", true)
        .option("inferSchema", true)
        .csv("path/to/training_data.csv");

//將訓練資料轉換為LabeledPoint格式
Dataset<LabeledPoint> trainingLP = trainingData
    .select(col("label"), col("features"))
    .map(row -> new LabeledPoint(
            row.getDouble(0),
            Vectors.dense((double[])row.get(1))),
            Encoders.bean(LabeledPoint.class));

//讀取測試資料
Dataset<Row> testData = spark.read()
        .option("header", true)
        .option("inferSchema", true)
        .csv("path/to/test_data.csv");

//將測試資料轉換為LabeledPoint格式
Dataset<LabeledPoint> testLP = testData
    .select(col("label"), col("features"))
    .map(row -> new LabeledPoint(
            row.getDouble(0),
            Vectors.dense((double[])row.get(1))),
            Encoders.bean(LabeledPoint.class));

請確保訓練資料和測試資料均包含"label"和"features"兩列，其中"label"是標籤列，"features"是特徵列。

3、建立一個樸素貝葉斯分類器：

import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes;
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesModel;

NaiveBayes nb = new NaiveBayes()
                .setSmoothing(1.0)  //設定平滑引數
                .setModelType("multinomial");  //設定模型型別

NaiveBayesModel model = nb.fit(trainingLP);  //擬合模型

在這裡，我們建立了一個NaiveBayes物件，並設定了平滑引數和模型型別。然後，我們使用fit()方法將模型擬合到訓練資料上。

4、使用模型進行預測：

Dataset<Row> predictions = model.transform(testLP);

//檢視前10條預測結果
predictions.show(10);

在這裡，我們使用transform()方法對測試資料進行預測，並將結果儲存在一個DataFrame中。可以通過呼叫show()方法檢視前10條預測結果。

5、關閉SparkSession：

spark.close();

以下是完整程式碼的範例。請注意，需要替換資料檔案的路徑以匹配您的實際檔案路徑：

import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes;
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesModel;
import org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint;
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;

public class NaiveBayesExample {

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

        try{
            //讀取很抱歉，我剛才的回答被意外截斷了。以下是完整的Java程式碼範例：

```java
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes;
import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayesModel;
import org.apache.spark.ml.feature.LabeledPoint;
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Encoders;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;

public class NaiveBayesExample {

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

        try{
            //讀取訓練資料
            Dataset<Row> trainingData = spark.read()
                .option("header", true)
                .option("inferSchema", true)
                .csv("path/to/training_data.csv");

            //將訓練資料轉換為LabeledPoint格式
            Dataset<LabeledPoint> trainingLP = trainingData
                .select(col("label"), col("features"))
                .map(row -> new LabeledPoint(
                        row.getDouble(0),
                        Vectors.dense((double[])row.get(1))),
                        Encoders.bean(LabeledPoint.class));

            //讀取測試資料
            Dataset<Row> testData = spark.read()
                .option("header", true)
                .option("inferSchema", true)
                .csv("path/to/test_data.csv");

            //將測試資料轉換為LabeledPoint格式
            Dataset<LabeledPoint> testLP = testData
                .select(col("label"), col("features"))
                .map(row -> new LabeledPoint(
                        row.getDouble(0),
                        Vectors.dense((double[])row.get(1))),
                        Encoders.bean(LabeledPoint.class));

            //建立樸素貝葉斯分類器
            NaiveBayes nb = new NaiveBayes()
                            .setSmoothing(1.0)
                            .setModelType("multinomial");

            //擬合模型
            NaiveBayesModel model = nb.fit(trainingLP);

            //進行預測
            Dataset<Row> predictions = model.transform(testLP);

            //檢視前10條預測結果
            predictions.show(10);

        } finally {
            //關閉SparkSession
            spark.close();
        }
    }
}

請注意替換程式碼中的資料檔案路徑，以匹配實際路徑。另外，如果在叢集上執行此程式碼，則需要更改master地址以指向正確的叢集地址。