scala - Cómo extraer los mejores parámetros de un CrossValidatorModel

apache-spark pipeline

Question

Quiero encontrar los parámetros de ParamGridBuilder que hacen el mejor modelo en CrossValidator en Spark 1.4.x,

En Pipeline Example en la documentación de Spark, agregan diferentes parámetros ( numFeatures , regParam ) utilizando ParamGridBuilder en Pipeline. Luego, mediante la siguiente línea de código, crean el mejor modelo:

val cvModel = crossval.fit(training.toDF)

Ahora, quiero saber cuáles son los parámetros ( numFeatures , regParam ) de ParamGridBuilder que produce el mejor modelo.

Ya utilicé los siguientes comandos sin éxito:

cvModel.bestModel.extractParamMap().toString()
cvModel.params.toList.mkString("(", ",", ")")
cvModel.estimatorParamMaps.toString()
cvModel.explainParams()
cvModel.getEstimatorParamMaps.mkString("(", ",", ")")
cvModel.toString()

¿Alguna ayuda?

Gracias por adelantado,

Answer 1

Así es como obtienes los parámetros elegidos

println(cvModel.bestModel.getMaxIter)
println(cvModel.bestModel.getRegParam) 

Answer 2

Este es el ParamGridBuilder ()

paraGrid = ParamGridBuilder().addGrid(
hashingTF.numFeatures, [10, 100, 1000]
).addGrid(
lr.regParam, [0.1, 0.01, 0.001]
).build()

Hay 3 etapas en la tubería. Parece que podemos evaluar los parámetros de la siguiente manera:

for stage in cv_model.bestModel.stages:
print ''stages: {}''.format(stage)
print stage.params
print ''/n''
stage: Tokenizer_46ffb9fac5968c6c152b
[Param(parent=''Tokenizer_46ffb9fac5968c6c152b'', name=''inputCol'', doc=''input column name''), Param(parent=''Tokenizer_46ffb9fac5968c6c152b'', name=''outputCol'', doc=''output column name'')]
stage: HashingTF_40e1af3ba73764848d43
[Param(parent=''HashingTF_40e1af3ba73764848d43'', name=''inputCol'', doc=''input column name''), Param(parent=''HashingTF_40e1af3ba73764848d43'', name=''numFeatures'', doc=''number of features''), Param(parent=''HashingTF_40e1af3ba73764848d43'', name=''outputCol'', doc=''output column name'')]
stage: LogisticRegression_451b8c8dbef84ecab7a9
[]

Sin embargo, no hay ningún parámetro en la última etapa, logiscRegression.

También podemos obtener el peso y el parámetro de intercepción de la logística de regresión como el siguiente:

cv_model.bestModel.stages[1].getNumFeatures()
10
cv_model.bestModel.stages[2].intercept
1.5791827733883774
cv_model.bestModel.stages[2].weights
DenseVector([-2.5361, -0.9541, 0.4124, 4.2108, 4.4707, 4.9451, -0.3045, 5.4348, -0.1977, -1.8361])

Exploración completa: http://kuanliang.github.io/2016-06-07-SparkML-pipeline/

Answer 3

Un método para obtener un objeto ParamMap adecuado es usar CrossValidatorModel.avgMetrics: Array[Double] para encontrar el argmax ParamMap :

implicit class BestParamMapCrossValidatorModel(cvModel: CrossValidatorModel) {
def bestEstimatorParamMap: ParamMap = {
cvModel.getEstimatorParamMaps
.zip(cvModel.avgMetrics)
.maxBy(_._2)
._1
}
}

Cuando se ejecuta en CrossValidatorModel entrenado en el ejemplo Pipeline que usted citó da:

scala> println(cvModel.bestEstimatorParamMap)
{
hashingTF_2b0b8ccaeeec-numFeatures: 100,
logreg_950a13184247-regParam: 0.1
}

Answer 4

este código java debería funcionar: cvModel.bestModel().parent().extractParamMap() .puedes traducirlo al código scala El método parent() devolverá un estimador, entonces puedes obtener los mejores params.

Answer 5

val bestPipelineModel = cvModel.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel]
val stages = bestPipelineModel.stages
val hashingStage = stages(1).asInstanceOf[HashingTF]
println("numFeatures = " + hashingStage.getNumFeatures)
val lrStage = stages(2).asInstanceOf[LogisticRegressionModel]
println("regParam = " + lrStage.getRegParam)

fuente