Spark Mllib里的卡方检验

最新推荐文章于 2022-05-24 20:41:19 发布
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#大数据 #人工智能 #python

本文介绍如何使用Spark MLlib进行数理统计操作，并通过具体案例演示了如何利用MLlib的基本数据类型来完成统计任务。对于希望了解Spark MLlib在实际应用中如何工作的读者来说，本文提供了一个很好的入门指南。
Spark MLLib面试题你会几道？（万字长文）
大模型大数据攻城狮的专栏
07-06 390
ML Pipeline是Spark MLLib中用于组织机器学习工作流的一套组件。它提供了一种将数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估和模型预测等步骤串联起来的方式，形成一个可复用的流水线。在传统的机器学习实践中，上述步骤通常是独立进行的，这导致了几个问题：重复的代码、难以维护的流程和难以重现的结果。模块化：每个步骤都可以作为一个独立的组件进行定义和优化，这不仅简化了代码，也使得整个流程更加灵活。标准化：所有的组件都遵循相同的接口和协议，这确保了组件之间的兼容性和互换性。可复用性。
Spark MLlib原理与代码实例讲解
AI天才研究院
09-26 853
Spark MLlib原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着大数据时代的到来，数据处理
spark 相关性分析_SparkML之相关性分析--皮尔逊相关系数、Spearman
weixin_42515136的博客
01-17 790
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。但是，请记住，相关性不等于因果性两个重要的要素从非常直观的分析思路来说，比如分析身高和体重，我们会问个问题：.身高越高，体重是不是越重？问题细分为两个方向：1，身高越高，体重越重还是越轻。2，身高每增加 1 ，体重又是增加多少或减少多少。這就是...
Spark Mllib里的如何对两组数据用皮尔逊计算相关系数
weixin_34252686的博客
09-04 652
    　　不多说，直接上干货！ import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics       　　具体，见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计...
Spark Mllib里的如何对两组数据用斯皮尔曼计算相关系数
weixin_30790841的博客
09-04 138
　　 　　不多说，直接上干货！ import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 　具体，见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计 转载于:https://www.cnblogs.com/zlslch/p/7475774.html...
spark 相关性分析_Spark MLlib基本算法【相关性分析、卡方检验、总结器】
weixin_33347467的博客
01-17 281
/*** Tools for vectorized statistics on MLlib Vectors.** The methods in this package provide various statistics for Vectors contained inside DataFrames.** This class lets users pick the statistics the...
pearson相关系数_Spark机器学习-Java版（二）-相关系数和假设检验
weixin_39618806的博客
11-25 603
1、相关系数和假设校验概述相关系数和假设检验是数理统计中的基本概念和统计工具,对于机器学习模型的设定和优化策略有很大帮助。1.1 相关系数相关系数是反映两变量间线性相关性关系的統计指标,是一种反映变量之间相关关系密切程度的统计指标,在现实中一般用于对于两组数据的拟合和相似程度进行定量化分析,第用的般是皮尔逊相关系数( pearson),MLlib中默认的相关系数求法也是皮尔逊相关系数法,另还支持斯...
卡方检验基于sparkml采用Java语言开发
LvJinYang的博客
03-23 3335
卡方检验基于sparkml采用Java语言开发 什么是卡方检验 卡方检验，是用途非常广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。 ​ 卡方检验主要有以下两种作用： 1） 皮尔森独立性检验（Pearson’s independence test） 验证从两个变量抽出的配对观察值组是否互相独立。例如：例如：每次都从A国和B国各抽一个人，看他们的反应是否与国籍无关。 2）适度检验（Goodness of
Spark ML基本算法【ChiSquareTest卡方检验】
踏雪无痕
07-02 1689
一.简介 假设检验是一种强大的统计工具，可用来确定结果是否具有统计学意义，以及该结果是否偶然发生。spark.ml当前支持Pearson的卡方测试独立性。 ChiSquareTest针对标签上的每个功能进行Pearson的独立性测试。对于每个要素，（要素，标签）对将转换为列联矩阵，针对该列矩阵计算卡方统计量。所有标签和特征值必须是分类的。 二.代码实战 package spark2.ml import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.s
Spark MLlib 特征抽取、转化和选择 -- 特征选取：卡方选择器
zhaoqqa的博客
08-21 850
这一部分主要介绍和特征处理相关的算法，大体分为以下三类： 1）特征抽取：从原始数据中抽取特征 2）特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改 3）特征选取：从大规模特征集中选取一个子集 特征选择（feature Selection）指的是在特征向量中选择出那些优秀的特征，组成新的、更精简的特征向量的过程。它在 高维数据分析中十分常用，可以剔除掉‘冗余’和‘无关’的特征，提升学习器的性能。...
SparkML之相关性分析--皮尔逊相关系数、Spearman
weixin_34221332的博客
06-06 1029
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。 相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。 但是，请记住，相关性不等于因果性 两个重要的要素从非常直观的分析思路来说，比如分析身高和体重，我们会问个问题：.身高越高，体重是不是越重？问题细分为两个方向：1，身高越高，体重越重还是越轻。2，身高每增加 1 ，体重又是增加多少或...
利用Spark ML计算皮尔逊相关系数矩阵
howard2005的专栏
05-24 995
利用Spark ML计算两个向量的皮尔逊相关系数矩阵
Spark中组件Mllib的学习18之corr:两组数据相关关系计算（Pearson、Spearman）
Keep Learning
05-23 8325
更多代码请见：https://github.com/xubo245/SparkLearning Spark中组件Mllib的学习之基础概念篇 1解释（1）皮尔森Pearson 皮尔森相似度的原始计算公式为： 书上也有例子： （2） 斯皮尔曼等级相关 di=xi-yi 注意：这里的Xi、Yi是原始数据的等级，也就是排序序号，不是元素数据值例子： 2.代码：/** *
Spark计算相关性系数（皮尔森、斯皮尔曼、卡方检验）
无
10-19 6730
皮尔森、斯皮尔曼（pearson spearman）：    import spark.implicits._    import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics    import spark.sql      val df = sql(s"select * from xxxx ")         val columns = List("...
spark 相关性分析_基本统计 - correlations（相关性系数） - 《spark机器学习算法研究和源码分析》 - 书栈网 · BookStack...
weixin_39575850的博客
01-17 727
相关性系数计算两个数据集的相关性是统计中的常用操作。在MLlib中提供了计算多个数据集两两相关的方法。目前支持的相关性方法有皮尔森(Pearson)相关和斯皮尔曼(Spearman)相关。Statistics提供方法计算数据集的相关性。根据输入的类型，两个RDD[Double]或者一个RDD[Vector]，输出将会是一个Double值或者相关性矩阵。下面是一个应用的例子。importorg.ap...
spark 相关性分析_《Spark机器学习进阶实战》——2.3.2　相关性分析
weixin_28782251的博客
01-17 506
2.3.2　相关性分析相关性分析是指通过分析寻找不同商品或不同行为之间的关系，发现用户的习惯，计算两个数据集的相关性是统计中的常见操作。MLlib提供了计算多个数据集两两相关的方法。目前支持的相关性方法有皮尔逊(Pearson)相关和斯皮尔曼(Spearman)相关。一般对于符合正态分布的数据使用皮尔逊相关系数，对于不符合正态分布的数据使用斯皮尔曼相关系数。皮尔逊相关系数是用来反映两个变量相似程度...
用Spark大数据平台实现两个向量卡方检验
最新发布
04-01
### 使用 Spark 实现两组向量的卡方检验 在大数据分析领域，卡方检验是一种常用的统计学方法，用于判断两个分类变量之间是否存在显著关系。Spark 的 MLlib 提供了丰富的工具来完成这一任务。以下是基于 Spark 的实现方式： #### 方法说明 Spark 中 `ChiSqTest` 是一种用于计算卡方独立性和拟合优度测试的方法[^1]。它可以通过输入特征矩阵和目标列来评估两者之间的依赖性。 #### 示例代码 以下是一个使用 PySpark 进行卡方检验的具体示例代码： ```python from pyspark.ml.linalg import Vectors from pyspark.ml.stat import ChiSquareTest from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("ChiSquareExample").getOrCreate() # 准备数据集 (特征向量, 类别标签) data = [ (Vectors.dense([0.0, 0.0]), 0), (Vectors.dense([0.0, 1.0]), 1), (Vectors.dense([1.0, 0.0]), 1), (Vectors.dense([1.0, 1.0]), 0) ] # 转换为 DataFrame df = spark.createDataFrame(data, ["features", "label"]) # 执行卡方检验 chi广场果 = ChiSquareTest.test(df, "features", "label") # 显示结果 chi广场果.select("degreesOfFreedom").show(truncate=False)[^2] chi广场果.select("pValues").show(truncate=False)[^2] chi广场果.select("statistics").show(truncate=False)[^2] ``` 上述代码实现了如下功能： 1. 构建了一个简单的二元分类数据集。 2. 利用 `ChiSquareTest` 对特征向量与类别标签进行了卡方检验。 3. 输出自由度 (`degreesOfFreedom`)、P 值 (`pValues`) 和统计值 (`statistics`)。 #### 结果解释 - **自由度**: 表明模型参数的数量差异。 - **P 值**: 如果 P 值小于设定的阈值（通常为 0.05），则认为两个变量存在显著的相关性。 - **统计值**: 反映观测频数与期望频数之间的偏差程度。 #### 数据预处理的重要性 对于实际的大数据分析场景，在应用卡方检验之前，可能需要对原始数据进行清洗和预处理。例如，利用 R 或 Python 工具库中的 dplyr/tidyr 包可以高效地完成这些任务[^3]。 --- ###
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