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Spark MLib决策树:按功能标注的概率?

python

我可以设法显示我的总概率labels,例如,在显示决策树之后,我有了一个表:

Total Predictions :
    65% impressions
    30% clicks
    5%  conversions

但是我的问题是按features(按节点)查找概率(或计数),例如:

if feature1 > 5
   if feature2 < 10
      Predict Impressions
      samples : 30 Impressions
   else feature2 >= 10
      Predict Clicks
      samples : 5 Clicks

Scikit 自动完成,我正在尝试找到一种方法 Spark


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2021-01-20

共1个答案

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注意:以下解决方案仅适用于Scala。 我没有找到在Python中执行此操作的方法。

假设您只想像示例中那样直观地表示树,也许一个选择是调整Spark
GitHub上代码中subtreeToString存在的方法,Node.scala以包括每个节点拆分时的概率,如以下代码片段所示:

def subtreeToString(rootNode: Node, indentFactor: Int = 0): String = {
  def splitToString(split: Split, left: Boolean): String = {
    split.featureType match {
      case Continuous => if (left) {
        s"(feature ${split.feature} <= ${split.threshold})"
      } else {
        s"(feature ${split.feature} > ${split.threshold})"
      }
      case Categorical => if (left) {
        s"(feature ${split.feature} in ${split.categories.mkString("{", ",", "}")})"
      } else {
        s"(feature ${split.feature} not in ${split.categories.mkString("{", ",", "}")})"
      }
    }
  }
  val prefix: String = " " * indentFactor
  if (rootNode.isLeaf) {
    prefix + s"Predict: ${rootNode.predict.predict} \n"
  } else {
    val prob = rootNode.predict.prob*100D
    prefix + s"If ${splitToString(rootNode.split.get, left = true)} " + f"(Prob: $prob%04.2f %%)" + "\n" +
      subtreeToString(rootNode.leftNode.get, indentFactor + 1) +
      prefix + s"Else ${splitToString(rootNode.split.get, left = false)} " + f"(Prob: ${100-prob}%04.2f %%)" + "\n" +
      subtreeToString(rootNode.rightNode.get, indentFactor + 1)
  }
}

我已经在Iris数据集上运行的模型上对其进行了测试,结果如下:

scala> println(subtreeToString(model.topNode))

If (feature 2 <= -0.762712) (Prob: 35.35 %)
 Predict: 1.0
Else (feature 2 > -0.762712) (Prob: 64.65 %)
 If (feature 3 <= 0.333333) (Prob: 52.24 %)
  If (feature 0 <= -0.666667) (Prob: 92.11 %)
   Predict: 3.0
  Else (feature 0 > -0.666667) (Prob: 7.89 %)
   If (feature 2 <= 0.322034) (Prob: 94.59 %)
    Predict: 2.0
   Else (feature 2 > 0.322034) (Prob: 5.41 %)
    If (feature 3 <= 0.166667) (Prob: 50.00 %)
     Predict: 3.0
    Else (feature 3 > 0.166667) (Prob: 50.00 %)
     Predict: 2.0
 Else (feature 3 > 0.333333) (Prob: 47.76 %)
  Predict: 3.0

可以使用类似的方法来使用此信息创建树结构。主要的差别是存储打印的信息(split.featuresplit.thresholdpredict.prob,等等),为瓦尔斯并使用它们来构建结构。

2021-01-20