Spark-FM-parallelSGD 开源项目最佳实践-优快云博客

Spark-FM-parallelSGD 开源项目最佳实践

spark-FM-parallelSGD Implementation of Factorization Machines on Spark using parallel stochastic gradient descent (python and scala) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-FM-parallelSGD

1. 项目介绍

Spark-FM-parallelSGD 是一个基于 Apache Spark 的因子分解机（Factorization Machines，简称 FM）的实现，使用并行随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称 SGD）算法进行训练。因子分解机是一种能够捕捉数据集中所有单一特征和成对交互的智能通用预测器。它适用于任何实值特征向量，并且在高度稀疏数据上表现良好。此项目由 blebreton 开发，并在 2015 年作为其在 ING Netherlands 的实习项目。

2. 项目快速启动

以下是基于 Spark-FM-parallelSGD 的快速启动指南：

首先，确保你已经安装了 Apache Spark，并且可以运行 PySpark 或 Spark Shell。

PySpark 快速启动

# 添加 PyFile
sc.addPyFile("spark-FM-parallelSGD/fm/fm_parallel_sgd.py")
import fm_parallel_sgd as fm

# 数据预处理
# 1) 将数据集分为测试集和训练集
# 2) 数据应为标记点 (labeled points) 的 RDD
# 标签应为 -1 或 1，如果数据标签为 0/1，请使用 fm.transform_data(data) 进行转换
# 特征应为 mllib.linalg 的 SparseVector 或 DenseVector

# 训练模型
params = {
    'iterations': 50,
    'iter_sgd': 5,
    'alpha': 0.01,
    'regParam': 0.01,
    'factorLength': 4,
    'verbose': True,
    'savingFilename': 'model.pkl',
    'evalTraining': True
}
w = fm.trainFM_parallel_sgd(sc, train, **params)

# 评估模型
fm.evaluate(test, w)

# 预测
predictions = fm.predictFM(test, w)

Spark Shell 快速启动（Scala）

// 加载 Scala 文件
:load spark-FM-parallelSGD/fm/fm_parallel_sgd.scala

// 数据预处理
// 1) 将数据集分为测试集和训练集
// 2) 数据应为标记点的 RDD
// 标签应为 -1 或 1
// 特征应为 mllib.linalg 的 Vector

// 训练模型
val params = Map(
    "iterations" -> 50,
    "iter_sgd" -> 5,
    "alpha" -> 0.01,
    "regParam" -> 0.01,
    "factorLength" -> 4,
    "verbose" -> true
)
val w = fm.trainFM_parallel_sgd(train, params)

// 评估模型
fm.evaluate(test, w)

// 预测
val predictions = fm.predictFM(data, w)

3. 应用案例和最佳实践

使用 Spark-FM-parallelSGD 的一个最佳实践是将其应用于大规模稀疏数据的分类问题，例如在线广告点击率预测。以下是一个简化的案例：

数据预处理：确保数据清洗和特征工程步骤，以便输入到模型中的数据是高质量的。
参数调优：使用项目提供的 fm.plotAlpha(), fm.plotRegParam(), 和 fm.plotFactorLength() 方法进行超参数调优。
模型评估：定期评估模型性能，使用 fm.evaluate() 方法来监控训练进度。
模型保存与加载：使用 fm.saveModel() 和 fm.loadModel() 方法来保存和加载模型，以便后续使用。