потеря журнала в python для потоковой передачи hadoop - PullRequest
Новая
       39

потеря журнала в python для потоковой передачи hadoop

0 голосов
/ 09 октября 2019

Я пытаюсь реализовать расчет потерь журнала (двоичная классификация) для больших наборов данных в кластере Hadoop.

Итак, у меня есть два источника - файл с истинной целью с идентификатором и истинным целевым значением в строке:

id,true_target

, где истинная цель - 0 или 1.

и файл с прогнозируемыми вероятностями:

id,pred_proba

где pred_proba - действительное число в диапазоне [0, 1].

Мой подход состоит в том, чтобы объединить два входа в фазе карты, например, используя -mapper cat, затем позволить фазе случайного выбора отсортировать ее, а затем использовать уменьшениефаза для расчета метрики.

Так что это хорошо работает, например, на MAE. Вот довольно стандартный код потокового редуктора Hadoop: 

prev_key = None
values = []

for line in sys.stdin:
    key, value = line.strip().split("\t")

    if key != prev_key and prev_key is not None:
        score += math.fabs(values[0] - values[1])
        n_records += 1
        values = []
    values.append(float(value))
    prev_key = key

if prev_key is not None:
    score += math.fabs(values[0] - values[1])
    n_records += 1

score /= n_records

print(score)

Теперь я не уверен в реализации потери журнала.

Я вижу, что если я слепо применяю формулу

score += values[0] * math.log(values[1]) + (1 - values[0]) * math.log(1 - values[1])

не является численно устойчивым, поскольку не обрабатывает регистр log (0).

Но что более важно, симметрична ли эта формула относительно истинного, pred interchange? Поскольку я объединяю и сортирую файлы true и pred, я не могу гарантировать, что значения [0] всегда будут истинными целями.

Поэтому возникает вопрос: можно ли рассчитать потерю журнала в таком сценарии потоковой передачи Hadoop и дакакой подход к численно устойчивому расчету?

...