Почему я получаю одно и то же значение для точности и отзыва, когда использую MulticlassClassificationEvaluator от spark mllib? - PullRequest
Новая
       22

Почему я получаю одно и то же значение для точности и отзыва, когда использую MulticlassClassificationEvaluator от spark mllib?

0 голосов
/ 24 октября 2018

Итак, я поиграюсь с некоторыми древовидными алгоритмами из mllib Спарка.Код, который у меня есть, находится здесь; 

from pyspark import SparkConf
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import mean
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType

from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import (RandomForestClassifier, GBTClassifier, DecisionTreeClassifier)
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator

conf = SparkConf()
conf.set('spark.logConf', 'true').set("spark.ui.port", "4060")

spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).appName("Gradient Boosted Tree").getOrCreate()

data = spark.read.parquet('/mydata/location)

def yt_func(x):
    if x <= 10:
        yt = 0
    else:
        yt = 1
    return yt

yt_udf = udf(yt_func, IntegerType())

data = data.withColumn('yt_1',yt_udf(data['count']))

datasub = data.select('feature1', 'feature2',
                      'feature3', 'feature4',
                      'feature5', 'feature6',
                      'feature7', 'feature8',
                      'feature9', 'feature10',
                      'feature11','feature12',
                      'feature13')

datasub = datasub.na.fill(0)

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

assembler = VectorAssembler(inputCols = ['feature1', 'feature2',
                      'feature3', 'feature4',
                      'feature5', 'feature6',
                      'feature7', 'feature8',
                      'feature9', 'feature10',
                      'feature11','feature12',
                      'feature13'], outputCol = 'features')

output = assembler.transform(datasub)

finaldata = output.select('features','yt_1')

train_data,test_data = finaldata.randomSplit([0.7,0.3])

finaldata.show(20)

dtc = DecisionTreeClassifier(featuresCol='features',labelCol='yt_1')
rfc = RandomForestClassifier(featuresCol='features',labelCol='yt_1', numTrees=70)
gbt = GBTClassifier(featuresCol='features',labelCol='yt_1')

dtc_model = dtc.fit(train_data)
rfc_model = rfc.fit(train_data)
gbt_model = gbt.fit(train_data)

dtc_preds = dtc_model.transform(test_data)
rfc_preds = rfc_model.transform(test_data)
gbt_preds = gbt_model.transform(test_data)

dtc_preds.show()
rfc_preds.show()
gbt_preds.show()

accuracy_eval = MulticlassClassificationEvaluator(metricName = 'accuracy', labelCol='yt_1')
recall_eval = MulticlassClassificationEvaluator(metricName = 'weightedRecall', labelCol='yt_1')

print 'dtc accuracy:', accuracy_eval.evaluate(dtc_preds)
print 'dtc recall', recall_eval.evaluate(dtc_preds)

print 'rfc accuracy:', accuracy_eval.evaluate(rfc_preds)
print 'rfc recall', recall_eval.evaluate(rfc_preds)

print 'gbt accuracy:', accuracy_eval.evaluate(gbt_preds)
print 'gbt recall', recall_eval.evaluate(gbt_preds)

Когда я запускаю это, я получаю следующее: 

dtc accuracy: 0.98596755767033761
dtc recall: 0.98596755767033761

rfc accuracy: 0.98551077243825225
rfc recall: 0.98551077243825225

gbt accuracy: 0.98624595624862965
gbt recall: 0.98624595624862965

Что меня смущает, так это то, почему я получаю одинаковые значения точностии вспомнить .... они точно так же.Конечно, это не правильно .... ??

Есть идеи?

1 Ответ

0 голосов
/ 26 октября 2018

Ответ на этот вопрос можно найти там, где я разместил этот же вопрос на бирже стека Data Science

https://datascience.stackexchange.com/questions/40160/why-am-i-getting-the-same-value-for-the-accuracy-and-recall-when-using-sparks-m

...