SparkMLによるKaggle Titanic生存者予測

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この項ではKaggle Titanic生存者予測をSparkMLというライブラリーを使って実施していきます。

SparkMLとは

Apache Spark の機械学習ライブラリで、シンプルでスケーラビリティが高く、他のツールと容易に統合できるように設計された、機械学習を実装するためのツールです。Spark上で扱う事の出来るパッケージであるため、ビッグデータに対して高速に機械学習処理を行うことが出来るのが特徴です。

Sparkの機械学習ライブラリーとして、SparkMLの他にもSparkMLlibが挙げられます。

SparkMLlibとSparkMLの違いとしては、SparkMLlibはRDDで扱うことを想定して実装されており、SparkMLはDataFrameおよびDatasetで扱うことを想定して開発されています。

チュートリアル

機械学習入門者向けランダムフォレストによる Kaggle Titanic生存者予測を参考にして train.csv, test.csvをダウンロードして、zeppelin/data/ ディレクトリ下の任意の場所に移動します

train.csv

test.csv

1. 前処理

1.1 ライブラリーのimport

今回の処理に必要なライブラリーをimportします。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.ml._
import org.apache.spark.ml.feature._
import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.types.IntegerType
import org.apache.spark.ml.tuning.ParamGridBuilder
import org.apache.spark.ml.param.ParamMap
import org.apache.spark.ml.tuning.CrossValidator
import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassificationEvaluator
import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import org.apache.spark.ml._

import org.apache.spark.ml.feature._

import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier

import org.apache.spark.sql.functions._

import org.apache.spark.sql.SaveMode

import org.apache.spark.sql.DataFrame

import org.apache.spark.sql.types.IntegerType

import org.apache.spark.ml.tuning.ParamGridBuilder

import org.apache.spark.ml.param.ParamMap

import org.apache.spark.ml.tuning.CrossValidator

import org.apache.spark.ml.evaluation.BinaryClassificationEvaluator

import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics

1.2 データの読み込み

まずは、データをSpark data frameとして読み込みましょう

val sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate()
val df = sparkSession.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/data/titanic/train.csv")

1 2	val sparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate() val df = sparkSession.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("/data/titanic/train.csv")

下記のコマンド等を使ってデータの中身を把握しましょう。

df.printSchema()
df.show()
df.groupBy("column_name").count().show()

df.printSchema()

df.show()

df.groupBy("column_name").count().show()

1.3 欠損値のハンドリング

機械学習をするにあたって、欠損値の処理をする必要があります。

今回のデータにおいてはageカラムに多くの欠損値が見られます。ageの平均を求めた後、na.fill APIを用いて欠損値に平均の値を代入します。

val meanValue = df.agg(mean(df("Age"))).first.getDouble(0)
val fixedDf = df.na.fill(meanValue, Array("Age"))

1 2	val meanValue = df.agg(mean(df("Age"))).first.getDouble(0) val fixedDf = df.na.fill(meanValue, Array("Age"))

1.4 データの分割

次にrandomSplit methodを使って、データを二つに分割します. 片方はモデルのトレーニング、もう片方は精度の検証に使います。

val dfs = fixedDf.randomSplit(Array(0.7, 0.3))
val trainDf = dfs(0).withColumnRenamed("Survived", "label")
val crossDf = dfs(1)

val dfs = fixedDf.randomSplit(Array(0.7, 0.3))

val trainDf = dfs(0).withColumnRenamed("Survived", "label")

val crossDf = dfs(1)

1.5 カテゴリカルデータの処理

Sex(性別)やEmbarked（出港地）などのカテゴリカル（質的）データを処理していきます。

ここでは、one-hot encodingを用いてSparkMLパイプラインを作成していきます。

def handleCategorical(column: String): Array[PipelineStage] = {
  val stringIndexer = new StringIndexer().setInputCol(column)
    .setOutputCol(s"${column}_index")
    .setHandleInvalid("skip")
  val oneHot = new OneHotEncoder().setInputCol(s"${column}_index").setOutputCol(s"${column}_onehot")
  Array(stringIndexer, oneHot)
}

def handleCategorical(column: String): Array[PipelineStage] = {

val stringIndexer = new StringIndexer().setInputCol(column)

.setOutputCol(s"${column}_index")

.setHandleInvalid("skip")

val oneHot = new OneHotEncoder().setInputCol(s"${column}_index").setOutputCol(s"${column}_onehot")

Array(stringIndexer, oneHot)

}

全てのカテゴリ変数に対してstageを作成します。

val genderStages = handleCategorical("Sex")
val embarkedStages = handleCategorical("Embarked")
val pClassStages = handleCategorical("Pclass")

val genderStages = handleCategorical("Sex")

val embarkedStages = handleCategorical("Embarked")

val pClassStages = handleCategorical("Pclass")

2. RandomForestを使った分類

2.1. RandomForestを使った分類器の作成

次のコードで、vector assembler stageと、分類用のrandom forest stageを作成し、pipelineの定義をします。

//columns for training
val cols = Array("Sex_onehot", "Embarked_onehot", "Pclass_onehot", "SibSp", "Parch", "Age", "Fare")
val vectorAssembler = new VectorAssembler().setInputCols(cols).setOutputCol("features")

//algorithm stage
val randomForestClassifier = new RandomForestClassifier()

//pipeline
val preProcessStages = genderStages ++ embarkedStages ++ pClassStages ++ Array(vectorAssembler)
val pipeline = new Pipeline().setStages(preProcessStages ++ Array(randomForestClassifier))

//columns for training

val cols = Array("Sex_onehot", "Embarked_onehot", "Pclass_onehot", "SibSp", "Parch", "Age", "Fare")

val vectorAssembler = new VectorAssembler().setInputCols(cols).setOutputCol("features")

//algorithm stage

val randomForestClassifier = new RandomForestClassifier()

//pipeline

val preProcessStages = genderStages ++ embarkedStages ++ pClassStages ++ Array(vectorAssembler)

val pipeline = new Pipeline().setStages(preProcessStages ++ Array(randomForestClassifier))

2.2 modelのfitting

モデルを訓練用データに “fit”（適合）させます。

val model = pipeline.fit(trainDf)

1	val model = pipeline.fit(trainDf)

2.3. スコアの算出

モデルのパフォーマンスを計るためにスコアを算出していきます。今回の評価指標としてはaccuracy scoreを使用します。

def accuracyScore(df: DataFrame, label: String, predictCol: String) = {
  val rdd = df.select(label, predictCol).rdd.map(row ⇒ (row.getInt(0).toDouble, row.getDouble(1)))
  new MulticlassMetrics(rdd).accuracy
}

  println("train accuracy with pipeline" + accuracyScore(model.transform(trainDf), "label", "prediction"))
  println("test accuracy with pipeline" + accuracyScore(model.transform(crossDf), "Survived", "prediction"))

def accuracyScore(df: DataFrame, label: String, predictCol: String) = {

val rdd = df.select(label, predictCol).rdd.map(row ⇒ (row.getInt(0).toDouble, row.getDouble(1)))

new MulticlassMetrics(rdd).accuracy

}

println("train accuracy with pipeline" + accuracyScore(model.transform(trainDf), "label", "prediction"))

println("test accuracy with pipeline" + accuracyScore(model.transform(crossDf), "Survived", "prediction"))

Result

train accuracy with pipeline0.8516746411483254
test accuracy with pipeline0.816793893129771

1 2	train accuracy with pipeline0.8516746411483254 test accuracy with pipeline0.816793893129771

3. Cross-ValidationとHyper Parameter Tuning

Random forestにはいくつかの調整可能なパラメータがあります。手作業で最適なチューニングをするのは大変な作業です。今回はSparkMLのcross validation機能を使用してチューニングを行います。

3.1. Parameter gridの定義

以下のように試すべきパラメータを定義します。

val paramMap = new ParamGridBuilder()
  .addGrid(randomForestClassifier.impurity, Array("gini", "entropy"))
  .addGrid(randomForestClassifier.maxDepth, Array(1,2,5, 10, 15))
  .addGrid(randomForestClassifier.minInstancesPerNode, Array(1, 2, 4,5,10))
  .build()

val paramMap = new ParamGridBuilder()

.addGrid(randomForestClassifier.impurity, Array("gini", "entropy"))

.addGrid(randomForestClassifier.maxDepth, Array(1,2,5, 10, 15))

.addGrid(randomForestClassifier.minInstancesPerNode, Array(1, 2, 4,5,10))

.build()

3.2 Cross-Validation

Cross-validation stageを定義して最適なパラメータを検索します。また、Cross validationを行うことで、データにover fittingしていないことも確認出来ます。

def crossValidation(pipeline: Pipeline, paramMap: Array[ParamMap], df: DataFrame): Model[_] = {
  val cv = new CrossValidator()
    .setEstimator(pipeline)
    .setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator)
    .setEstimatorParamMaps(paramMap)
    .setNumFolds(5)
  cv.fit(df)
}
val cvModel = crossValidation(pipeline, paramMap, trainDf)

def crossValidation(pipeline: Pipeline, paramMap: Array[ParamMap], df: DataFrame): Model[_] = {

val cv = new CrossValidator()

.setEstimator(pipeline)

.setEvaluator(new BinaryClassificationEvaluator)

.setEstimatorParamMaps(paramMap)

.setNumFolds(5)

cv.fit(df)

}

val cvModel = crossValidation(pipeline, paramMap, trainDf)

2.3の時のスコアに比べてスコアが改善されたのが分かります。

train accuracy with cross validation0.8787878787878788
test accuracy with cross validation 0.8577099236641222

1 2	train accuracy with cross validation0.8787878787878788 test accuracy with cross validation 0.8577099236641222

4. Submit Fileの生成

Kaggle competitionのように提出用のテスト結果ファイルを生成してみましょう。

val testDf = sparkSession.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("src/main/resources/titanic/test.csv")
val fareMeanValue = df.agg(mean(df("Fare"))).first.getDouble(0)
val fixedOutputDf = testDf.na.fill(meanValue, Array("age")).na.fill(fareMeanValue, Array("Fare"))

val testDf = sparkSession.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv("src/main/resources/titanic/test.csv")

val fareMeanValue = df.agg(mean(df("Fare"))).first.getDouble(0)

val fixedOutputDf = testDf.na.fill(meanValue, Array("age")).na.fill(fareMeanValue, Array("Fare"))

def generateOutputFile(testDF: DataFrame, model: Model[_]) = {
    val scoredDf = model.transform(testDF)
    val outputDf = scoredDf.select("PassengerId", "prediction")
    val castedDf = outputDf.select(outputDf("PassengerId"), outputDf("prediction").cast(IntegerType).as("Survived"))                                      
    castedDf.write.format("csv").option("header", "true").mode(SaveMode.Overwrite).save("src/main/resources/output/")
  }

def generateOutputFile(testDF: DataFrame, model: Model[_]) = {

val scoredDf = model.transform(testDF)

val outputDf = scoredDf.select("PassengerId", "prediction")

val castedDf = outputDf.select(outputDf("PassengerId"), outputDf("prediction").cast(IntegerType).as("Survived"))

castedDf.write.format("csv").option("header", "true").mode(SaveMode.Overwrite).save("src/main/resources/output/")

}

参考

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SparkMLとは

チュートリアル

1. 前処理

1.1 ライブラリーのimport

1.2 データの読み込み

1.3 欠損値のハンドリング

1.4 データの分割

1.5 カテゴリカルデータの処理

2. RandomForestを使った分類

2.1. RandomForestを使った分類器の作成

2.2 modelのfitting

2.3. スコアの算出

3. Cross-ValidationとHyper Parameter Tuning

3.1. Parameter gridの定義

3.2 Cross-Validation

4. Submit Fileの生成

参考

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1.4 データの分割

1.5 カテゴリカルデータの処理

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2.1. RandomForestを使った分類器の作成

2.2 modelのfitting

2.3. スコアの算出

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