SynapseML 回归算法实战：Vowpal Wabbit 与 LightGBM 快速入门

SynapseML 回归算法实战：Vowpal Wabbit 与 LightGBM 快速入门

引言

在大规模机器学习领域，选择合适的回归算法对预测性能至关重要。本文将基于 SynapseML 框架，对比三种主流回归算法：Spark MLlib 线性回归、Vowpal Wabbit 和 LightGBM 在加州房价预测任务中的表现。通过完整的代码示例和详细解释，帮助读者快速掌握这些工具在实际项目中的应用。

数据集准备

我们使用经典的加州房价数据集，该数据集包含1990年美国人口普查中的20,640条记录，每条记录有8个特征：

• MedInc：街区收入中位数
• HouseAge：房屋年龄中位数
• AveRooms：平均房间数
• AveBedrms：平均卧室数
• Population：街区人口
• AveOccup：平均入住率
• Latitude：纬度
• Longitude：经度

from synapse.ml.train import ComputeModelStatistics
from synapse.ml.vw import VowpalWabbitRegressor, VowpalWabbitFeaturizer
from synapse.ml.lightgbm import LightGBMRegressor
import numpy as np
import pandas as pd
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from sklearn.datasets import fetch_california_housing

# 加载数据集
california = fetch_california_housing(data_home=".", download_if_missing=False)
feature_cols = ["f"+str(i) for i in range(california.data.shape[1])]
header = ["target"] + feature_cols

# 创建Spark DataFrame
df = spark.createDataFrame(
    pd.DataFrame(
        data=np.column_stack((california.target, california.data)), 
        columns=header
    )
).repartition(1)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = df.randomSplit([0.75, 0.25], seed=42)

基准模型：Spark MLlib 线性回归

作为基准，我们首先使用Spark MLlib的线性回归模型：

# 特征向量化
featurizer = VectorAssembler(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
lr_train_data = featurizer.transform(train_data)["target", "features"]
lr_test_data = featurizer.transform(test_data)["target", "features"]

# 训练线性回归模型
lr = LinearRegression(labelCol="target")
lr_model = lr.fit(lr_train_data)
lr_predictions = lr_model.transform(lr_test_data)

# 评估模型
metrics = ComputeModelStatistics(
    evaluationMetric="regression", 
    labelCol="target", 
    scoresCol="prediction"
).transform(lr_predictions)

Vowpal Wabbit 回归模型

Vowpal Wabbit (VW) 是一个高效的在线学习算法框架，特别适合大规模数据集：

# VW特征处理
vw_featurizer = VowpalWabbitFeaturizer(inputCols=feature_cols, outputCol="features")
vw_train_data = vw_featurizer.transform(train_data)["target", "features"]
vw_test_data = vw_featurizer.transform(test_data)["target", "features"]

# 配置VW参数
args = "--holdout_off --loss_function quantile -l 0.004 -q :: --power_t 0.3"
vwr = VowpalWabbitRegressor(
    labelCol="target", 
    passThroughArgs=args, 
    numPasses=100
)

# 训练VW模型
vw_model = vwr.fit(vw_train_data.repartition(1).cache())
vw_predictions = vw_model.transform(vw_test_data)

LightGBM 回归模型

LightGBM 是微软开发的梯度提升框架，具有高效、准确的特点：

# 配置LightGBM参数
lgr = LightGBMRegressor(
    objective="quantile",
    alpha=0.2,
    learningRate=0.3,
    numLeaves=31,
    labelCol="target",
    numIterations=100,
)

# 训练LightGBM模型
lg_model = lgr.fit(lr_train_data.repartition(1).cache())
lg_predictions = lg_model.transform(lr_test_data)

模型性能对比

我们使用四个指标评估模型性能：

1. MSE (均方误差)：预测值与实际值差异平方的平均值
2. RMSE (均方根误差)：MSE的平方根
3. R² (决定系数)：模型解释的方差比例
4. MAE (平均绝对误差)：预测值与实际值绝对差异的平均值

# 收集所有模型结果
results = []

for name, preds in [
    ("Spark MLlib", lr_predictions),
    ("Vowpal Wabbit", vw_predictions),
    ("LightGBM", lg_predictions)
]:
    metrics = ComputeModelStatistics(
        evaluationMetric="regression",
        labelCol="target",
        scoresCol="prediction"
    ).transform(preds)
    
    result = metrics.toPandas()
    result.insert(0, "model", [name])
    results.append(result)

final_results = pd.concat(results, ignore_index=True)

结果分析与可视化

通过实际值与预测值的散点图，我们可以直观比较各模型的预测效果：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制特征分布
features = train_data.columns[1:]
values = train_data.drop("target").toPandas()
ncols = 5
nrows = math.ceil(len(features) / ncols)

f, axes = plt.subplots(nrows, ncols, sharey=True, figsize=(30, 10))
for irow in range(nrows):
    for icol in range(ncols):
        try:
            feat = features[irow * ncols + icol]
            xx = values[feat]
            yy = [r["target"] for r in train_data.select("target").collect()]
            axes[irow][icol].scatter(xx, yy, s=10, alpha=0.25)
            axes[irow][icol].set_xlabel(feat)
        except IndexError:
            f.delaxes(axes[irow][icol])

# 绘制预测效果对比
model_preds = [
    ("Spark MLlib", lr_predictions),
    ("Vowpal Wabbit", vw_predictions),
    ("LightGBM", lg_predictions)
]

f, axes = plt.subplots(1, 3, sharey=True, figsize=(18, 6))
for i, (name, preds) in enumerate(model_preds):
    pred_values = np.array(preds.select("prediction").collect()).flatten()
    actual_values = np.array(test_data.select("target").collect()).flatten()
    err = np.absolute(pred_values - actual_values)
    
    axes[i].scatter(pred_values, actual_values, s=60, alpha=0.75)
    axes[i].plot([0, 5], [0, 5], linestyle="--", color="gray")
    axes[i].set_xlabel("预测值")
    if i == 0:
        axes[i].set_ylabel("实际值")
    axes[i].set_title(name)

技术选型建议

1. Spark MLlib 线性回归：

   • 优点：实现简单，训练速度快
   • 缺点：只能捕捉线性关系，对复杂模式拟合能力有限

2. Vowpal Wabbit：

   • 优点：内存效率高，支持在线学习，适合超大规模数据
   • 缺点：参数调优复杂，需要领域知识

3. LightGBM：

   • 优点：预测精度高，自动特征交互，训练速度快
   • 缺点：对内存需求较高，可能过拟合小数据集

最佳实践

1. 对于中小规模结构化数据，优先考虑LightGBM
2. 当数据规模极大或需要在线学习时，选择Vowpal Wabbit
3. 线性回归适合作为基准模型或特征线性相关性强的场景
4. 使用SynapseML的ComputeModelStatistics可以方便地统一评估指标

通过本教程，读者可以快速掌握在SynapseML框架中使用这三种回归算法的方法，并根据实际业务需求选择合适的模型。