Spark上如何做分布式AUC计算

最新推荐文章于 2025-05-11 15:41:32 发布

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本文介绍了在Spark中如何进行分布式AUC计算，特别是在实际应用中，针对（label, predict_score）形式的数据，使用名为BinaryAuc的近似计算方法。该方法通过对predict_score排序，计算每个小梯形的面积，最后汇总得出AUC值。由于数据以分布式RDD形式存在，需要遍历数据获取前一个RDD的offset，以避免单机汇总。" 129332728,17585464,Java实现的物品交换平台设计与实现,"['Java开发', 'Web应用', '数据库设计', '课程设计', 'Mybatis框架']

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by 王犇 20160115

AUC是分类模型常用的评价手段，目前的Spark mllib里面evaluation包中所提供的auc方法是拿到了roc曲线中的各个点之后再进行auc的计算，但是实际应用场景中（以逻辑回归为例），我们常常是对每个样本进行打分之后整合样本的label直接进行auc的计算，输入可能是（label, predict_score）这样的形式，mllib中提供的方案就不太适用了，所以这里提供了另一种计算方法，采用了针对0,1分类问题的近似计算方案，叫做BinaryAuc：

首先对predict_score进行排序，然后根据样本正负例的情况，分别计算每个小梯形的面积，最后汇总成为最终的auc值（由于在spark中数据是分布式RDD的形态，所以计算梯形面积的时候需要知道前一个RDD的offset，这里需要先遍历数据，但是避免了汇总到单机进行计算）：

package org.apache.spark.mllib.wml

/**
 * @author wangben 2015
 */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.mllib.rdd.RDDFunctions._
import scala.collection.Iterator
import Array._

class BinaryAUC extends Serializable {
  //input format: predictioin,label
  def auc( data: RDD[ (Double, Double) ] ) : Double =
  {
    //group same score result
    val group_result = data.groupByKey().map(x => {
      var r = new Array[Double](2)
      for(item <- x._