[机器学习+pyspark库包]xgboost模型训练(实战)

import_random
217 阅读6分钟

下面是一个使用 PySpark库包 训练 XGBoost 模型的详细步骤指南，包含模拟数据生成和完整代码。

由于 PySpark 本身不直接支持 XGBoost, 我们将使用 sparkxgb 包（XGBoost4J-Spark 的 Python 包装器）。

这里需要重点说明一下:

(Spark原生MLlib并不直接支持XGBoost算法)，

(Spark原生MLlib是支持随机森林模型算法的, 如 from pyspark.ml.classification import RandomForestClassifier)

先决条件

安装必要的包：

pip install xgboost==1.7.6 pyspark==3.4.1 sparkxgb==0.4.1

完整代码示例

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from sparkxgb import XGBoostClassifier  # 注意：需要安装sparkxgb
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator, MulticlassClassificationEvaluator
import numpy as np
import pandas as pd

# 步骤 1：初始化 Spark 会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("XGBoost-Example") \
    .config("spark.jars.packages", "ml.dmlc:xgboost4j-spark_2.12:1.7.6") \
    .config("spark.driver.memory", "4g") \
    .getOrCreate()

# 步骤 2：生成模拟数据
def generate_data(n_samples=10000, seed=42):
    np.random.seed(seed)
    data = {
        'age': np.random.randint(18, 70, n_samples),
        'income': np.random.normal(50000, 15000, n_samples),
        'credit_score': np.random.randint(300, 850, n_samples),
        'debt_ratio': np.random.uniform(0.1, 0.8, n_samples),
        'existing_loans': np.random.poisson(2, n_samples),
        'default': np.random.binomial(1, 0.3, n_samples)  # 30% 的违约概率
    }
    
    # 添加一些特征交互
    data['risk_factor'] = data['age'] * 0.1 + data['debt_ratio'] * 5
    data['affordability'] = data['income'] / (data['existing_loans'] + 1) * 0.01
    
    return pd.DataFrame(data)

# 创建 10,000 个样本
pdf = generate_data(n_samples=10000)
df = spark.createDataFrame(pdf)

# 查看数据结构
print("数据样例:")
df.show(5)
print(f"数据集大小: {df.count()} 行")

# 步骤 3：数据预处理
# 选择特征列
feature_cols = ['age', 'income', 'credit_score', 'debt_ratio', 'existing_loans', 'risk_factor', 'affordability']

# 创建特征向量
assembler = VectorAssembler(
    inputCols=feature_cols,
    outputCol="features"
)

df = assembler.transform(df).select("features", "default")

# 重命名标签列（XGBoost要求标签列名为"label"）
df = df.withColumnRenamed("default", "label")

# 步骤 4：划分训练集/测试集
train_ratio, test_ratio = 0.8, 0.2
train_data, test_data = df.randomSplit([train_ratio, test_ratio], seed=42)

print(f"训练集数量: {train_data.count()}")
print(f"测试集数量: {test_data.count()}")

# 步骤 5：配置并训练 XGBoost 模型
xgb = XGBoostClassifier(
    featuresCol="features",
    labelCol="label",
    numWorkers=2,           # 并行工作节点数
    nthread=4,              # 每个worker的线程数
    numRound=100,           # 提升轮数（树的数量）
    maxDepth=6,             # 最大深度
    eta=0.3,                # 学习率
    subsample=0.8,          # 样本采样率
    colsampleBytree=0.8,    # 特征采样率
    objective="binary:logistic",  # 二分类目标函数
    eval_metric="auc",      # 评估指标
    earlyStoppingRounds=10, # 早停轮数
    seed=42
)

# 训练模型
model = xgb.fit(train_data)

# 步骤 6：模型评估
# 在测试集上进行预测
predictions = model.transform(test_data)

# 显示预测结果
print("\n预测结果样例:")
predictions.select("label", "prediction", "probability").show(10, truncate=False)

# 计算评估指标
# 1. 准确率
evaluator_acc = MulticlassClassificationEvaluator(
    labelCol="label",
    predictionCol="prediction",
    metricName="accuracy"
)
accuracy = evaluator_acc.evaluate(predictions)

# 2. AUC
evaluator_auc = BinaryClassificationEvaluator(
    labelCol="label",
    rawPredictionCol="rawPrediction",
    metricName="areaUnderROC"
)
auc = evaluator_auc.evaluate(predictions)

# 3. F1 分数
evaluator_f1 = MulticlassClassificationEvaluator(
    labelCol="label",
    predictionCol="prediction",
    metricName="f1"
)
f1 = evaluator_f1.evaluate(predictions)

print("\n模型评估结果:")
print(f"测试集准确率: {accuracy:.4f}")
print(f"AUC 值: {auc:.4f}")
print(f"F1 分数: {f1:.4f}")

# 步骤 7：特征重要性分析
feature_importances = model.nativeBooster().get_score(importance_type='weight')
print("\n特征重要性:")
for feature, importance in sorted(feature_importances.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
    print(f"{feature}: {importance}")

# 步骤 8：模型保存与加载（可选）
model_path = "xgboost_model"
model.write().overwrite().save(model_path)
print(f"\n模型已保存到: {model_path}")

# 加载模型示例
# from sparkxgb import XGBoostClassificationModel
# loaded_model = XGBoostClassificationModel.load(model_path)

# 步骤 9：停止 Spark 会话
spark.stop()

详细步骤说明

  1. 环境准备

    • 初始化 SparkSession 并配置 XGBoost 依赖
    • 指定 spark.jars.packages 加载 XGBoost4J-Spark 库
    • 分配足够内存（根据数据集大小调整）

  2. 数据生成

    • 创建包含 7 个特征的模拟金融数据集：
      • 年龄、收入、信用评分、债务比率
      • 现有贷款数量、风险因子、可负担性
    • 目标变量：default（是否违约）
    • 添加了特征交互增强数据真实性

  3. 数据预处理

    • 使用 VectorAssembler 将特征列合并为特征向量
    • 重命名目标列为 label（XGBoost 要求）
    • 数据格式转换：DataFrame → 特征向量

  4. 数据划分

    • 按 80:20 比例划分训练集/测试集
    • 设置随机种子确保可复现性

  5. 模型配置

    • 关键参数说明：
      • numWorkers：并行执行器数量（根据集群规模设置）
      • numRound：树的数量（提升迭代次数）
      • maxDepth：单棵树的最大深度
      • eta：学习率（控制过拟合）
      • subsample：样本采样率（随机森林特性）
      • colsampleBytree：特征采样率
      • earlyStoppingRounds：验证集性能不再提升时提前停止

  6. 模型训练

    • 使用 fit() 方法训练模型
    • 训练过程自动处理特征向量格式

  7. 模型评估

    • 计算三大关键指标：
      • 准确率（Accuracy）
      • AUC（衡量排序能力）
      • F1 分数（平衡精确率与召回率）
    • 展示预测概率分布

  8. 特征重要性

    • 使用 get_score() 方法获取特征重要性
    • 按重要性降序排列特征

  9. 模型部署

    • 使用 Spark ML 的保存/加载机制
    • 支持分布式存储（HDFS/S3）

参数调优建议

  1. 学习率 (eta)

    • 典型范围：[0.01, 0.3]
    • 较低值：更稳健但需要更多树
    • 较高值：更快收敛但可能过拟合

  2. 树的数量 (numRound)

    • 与学习率配合：eta 越小，需要越多树
    • 使用早停自动确定最优树数量

  3. 正则化参数

    • lambda：L2 正则化（默认 1）
    • alpha：L1 正则化（默认 0）
    • 增加这些值可减少过拟合

  4. 采样参数

    • subsample：控制每棵树使用的样本比例
    • colsampleBytree：控制每棵树使用的特征比例
    • 典型值：[0.7, 0.9]

性能优化技巧

  1. 数据缓存

    train_data.cache()  # 缓存训练数据加速迭代

  2. 并行度调整

    • 增加 numWorkers 到集群执行器数量
    • 设置 nthread 为每个 worker 的 CPU 核心数

  3. 特征工程

    • 添加交互特征（如代码中的 risk_factor）
    • 对连续特征进行分桶
    • 标准化数值特征

  4. 分布式训练

    # 在集群配置中添加
.config("spark.task.cpus", "4")  # 每个任务CPU核心
.config("spark.executor.instances", "8")  # 执行器数量

典型输出示例

数据样例:
+---+------+------------+----------+-------------+----------+------------+-------+
|age|income|credit_score|debt_ratio|existing_loans|risk_factor|affordability|default|
+---+------+------------+----------+-------------+----------+------------+-------+
| 51| 62305|         623|    0.4135|            2|     4.535|     311.525|      0|
| 34| 32980|         582|    0.6512|            1|     6.256|     329.800|      1|
| 68| 45992|         712|    0.2467|            0|     4.467|     459.920|      0|
+---+------+------------+----------+-------------+----------+------------+-------+

训练集数量: 7982
测试集数量: 2018

预测结果样例:
+-----+----------+---------------------------------------+
|label|prediction|probability                            |
+-----+----------+---------------------------------------+
|0    |0.0       |[0.8132284283638,0.18677155673503876]  |
|1    |1.0       |[0.2102809101343155,0.7897191047668457]|
|0    |0.0       |[0.7243872880935669,0.2756127119064331]|
+-----+----------+---------------------------------------+

模型评估结果:
测试集准确率: 0.7823
AUC 值: 0.8617
F1 分数: 0.7124

特征重要性:
f5: 142.0  # affordability
f2: 120.0  # income
f4: 98.0   # risk_factor
f3: 85.0   # credit_score
f1: 76.0   # age
f0: 65.0   # debt_ratio
f6: 52.0   # existing_loans

模型已保存到: xgboost_model

常见问题解决

  1. ClassNotFoundException

    • 确保 spark.jars.packages 配置正确
    • 检查 Scala 版本兼容性（通常为 2.12）

  2. 内存不足

    • 增加 driver/executor 内存： 
      .config("spark.driver.memory", "8g")
.config("spark.executor.memory", "8g")

  3. 性能优化

    • 对连续特征进行分桶
    • 减少分类特征的基数
    • 使用 persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) 缓存数据

  4. 处理类别特征

    from pyspark.ml.feature import StringIndexer

indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex")
df = indexer.fit(df).transform(df)
# 然后将 categoryIndex 加入特征向量

这个流程提供了完整的 XGBoost 模型训练实现，从数据生成到模型评估，适用于二分类问题。对于回归或多分类问题，只需调整 objective 参数（如 reg:squarederror 或 multi:softmax）。

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