SparkMLlib-DecisionTree源码分析

以决策树作为开始，因为简单，而且也比较容易用到，当前的boosting或random forest也是常以其为基础的决策树算法本身参考之前的blog，其实就是贪婪算法，每次切分使得数据变得最为有序无序，nodeimpurity对于分类问题，我们可以用熵entropy或Gini来表示信息的无序程度 对于回归问题，我们用方差Variance来表示无序程度，方差越大，说明数据间差异越大用于表示，由父节点划分后得到子节点，所带来的impurity的下降，即有序性的增益下面直接看个regres 在Spark MLlib库中，决策树（Decision Tree）是一种常用机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。在本文中，我们将深入分析Spark MLlib中决策树的源代码，特别是针对回归问题的应用。决策树的基本原理是通过一系列特征的判断来分割数据集，形成一个能够预测目标变量的树状模型。 决策树的核心思想是贪婪算法，它在每个节点选择最优的特征进行分割，以最大程度地提高数据的有序性。对于分类问题，有序性通常用熵（Entropy）或基尼指数（Gini Index）来衡量；而在回归问题中，我们使用方差（Variance）来表示无序程度，方差越大，说明数据之间的差异越大。信息增益（Information Gain）是衡量由父节点划分得到子节点时，不纯度（Impurity）下降的量，即有序性的增加。 在Spark MLlib中，`DecisionTree.trainRegressor`方法用于训练回归问题的决策树模型。在这个例子中，我们加载并解析数据文件，然后使用`MLUtils.loadLibSVMFile`加载样本数据，并将其缓存。`categoricalFeaturesInfo`参数指定哪些特征是离散的，这里为空，意味着所有特征都是连续的。`impurity`设置为"variance"，意味着使用方差来计算不纯度。`maxDepth`和`maxBins`分别设定树的最大深度和每个特征的最大划分数。 训练模型后，我们评估模型在训练集上的性能，计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）。在提供的代码中，我们遍历训练数据，获取预测值和真实值，然后计算它们的平方差的平均值。打印出训练好的决策树模型。 在决策树算法中，对于离散特征，划分较为直接，如果有m个值，最多有m-1个划分。对于有序的离散特征，划分更少。对于连续特征，我们需要确定合适的划分点，这通常涉及到“bin”（区间）的概念。在Spark MLlib中，由于分布式环境的限制，可能会采用采样方法来决定划分点，而不是考虑所有可能的值。 源代码的实现细节在`org.apache.spark.mllib.tree.DecisionTree.scala`文件中，`trainRegressor`方法是整个训练过程的入口。它会进行特征选择、节点分裂、树构建等一系列操作。特征选择通常是基于信息增益或增益比等指标；节点分裂则是寻找最佳分割点，对于连续特征，可能会涉及到寻找合适的bins；树的构建则是在每个节点递归地执行这些步骤，直到达到预设的深度或满足其他停止条件。 Spark MLlib中的决策树模型通过高效的算法和数据结构实现了分布式环境下的高效训练。其核心是通过不断分割特征，最小化无序度（对于回归，即方差），从而构建出一个能够预测目标变量的决策树模型。通过源代码分析，我们可以更好地理解这一过程，有助于优化模型和提升预测效果。