Как рассчитывается rawPrediction в реализации PySpark RandomForest? - PullRequest
Новая
       109

Как рассчитывается rawPrediction в реализации PySpark RandomForest?

0 голосов
/ 09 апреля 2020

Я обучил модель RF (с 3 деревьями и глубиной 4) на тренировочном наборе из 15 примеров. Ниже изображение того, как выглядят три дерева. У меня есть два класса (скажем, 0 и 1).

The three decision trees

Пороговые значения указаны в левой ветви, а число в кругах (например, 7, 3 - количество примеров, которые были <= threshold и> threshold для функции 2, т.е. f2).

Теперь, когда я пытаюсь применить модель к тестовому набору из 10 примеров, я не уверен, как вычисляется необработанный прогноз. 

+-----+----+----+----------+-------------------------------------------------------------------
|prediction|features                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |rawPrediction|probability                            |
+-----+----+----+----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+---------------------------------------+
|1.0       |[0.07707524933080619,0.03383458646616541,0.017208413001912046,9.0,2.5768015000258258,0.0,-1.0,-1.0,0.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,-1.0,0.0014143059186559938,0.0,0.6666666666666667,7.076533785087878E-4,0.0014163090128755495,0.9354143466934853,0.9333333333333333,0.875,0.938888892531395,7.0]                 |[1.0,2.0]    |[0.3333333333333333,0.6666666666666666]|

Я прошел по следующим ссылкам, чтобы понять, но я не могу обдумать это.

https://forums.databricks.com/questions/14355/how-does-randomforestclassifier-compute-the-rawpre.html

https://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/classification/RandomForestClassifier.scala

Я точно знаю, что это не так просто, как вы думаете. Например, насколько я понимаю, это не так - например, если два дерева предсказывают 0, а одно дерево предсказывает как 1, тогда необработанный прогноз будет [2, 1]. Это не тот случай, потому что, когда я обучаю модель на 500 примерах, я вижу предварительный прогноз для этого же примера [0.9552544653780279,2.0447455346219723].

Может кто-нибудь объяснить мне, как математически это вычисляется? Любая помощь будет оценена здесь, так как это своего рода c, и я хочу понять, как это работает. Еще раз спасибо большое заранее, и, пожалуйста, отправьте, если есть какая-либо другая информация, необходимая для решения этой проблемы.

Редактировать: Добавление данных из модели: 

+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|treeID|nodeData                                                                                             |
+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|0     |[0, 0.0, 0.5, [9.0, 9.0], 0.19230769230769235, 1, 4, [2, [0.12519961673586713], -1]]                 |
|0     |[1, 0.0, 0.42603550295857984, [9.0, 4.0], 0.42603550295857984, 2, 3, [20, [0.39610389610389607], -1]]|
|0     |[2, 0.0, 0.0, [9.0, 0.0], -1.0, -1, -1, [-1, [], -1]]                                                |
|0     |[3, 1.0, 0.0, [0.0, 4.0], -1.0, -1, -1, [-1, [], -1]]                                                |
|0     |[4, 1.0, 0.0, [0.0, 5.0], -1.0, -1, -1, [-1, [], -1]]                                                |
|1     |[0, 1.0, 0.4444444444444444, [5.0, 10.0], 0.4444444444444444, 1, 2, [4, [0.9789660448762616], -1]]   |
|1     |[1, 1.0, 0.0, [0.0, 10.0], -1.0, -1, -1, [-1, [], -1]]                                               |
|1     |[2, 0.0, 0.0, [5.0, 0.0], -1.0, -1, -1, [-1, [], -1]]                                                |
|2     |[0, 0.0, 0.48, [3.0, 2.0], 0.48, 1, 2, [20, [0.3246753246753247], -1]]                               |
|2     |[1, 0.0, 0.0, [3.0, 0.0], -1.0, -1, -1, [-1, [], -1]]                                                |
|2     |[2, 1.0, 0.0, [0.0, 2.0], -1.0, -1, -1, [-1, [], -1]]                                                |
+------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+

1 Ответ

1 голос
/ 09 апреля 2020

Необработанный прогноз - это прогнозируемые вероятности классов для каждого дерева, суммированные по всем деревьям в лесу. Для вероятностей классов для отдельного дерева, количество выборок, принадлежащих каждому классу в выбранном листовом узле, имеет значение.

В коде мы можем увидеть эту процедуру в RandomForestClassifier классе здесь , соответствующий код указан здесь: 

override protected def predictRaw(features: Vector): Vector = {
  // TODO: When we add a generic Bagging class, handle transform there: SPARK-7128
  // Classifies using majority votes.
  // Ignore the tree weights since all are 1.0 for now.
  val votes = Array.fill[Double](numClasses)(0.0)
  _trees.view.foreach { tree =>
    val classCounts: Array[Double] = tree.rootNode.predictImpl(features).impurityStats.stats
    val total = classCounts.sum
    if (total != 0) {
      var i = 0
      while (i < numClasses) {
        votes(i) += classCounts(i) / total
        i += 1
      }
    }
  }
  Vectors.dense(votes)
}

Для каждого дерева мы находим листовой узел, соответствующий входной функции, и находим количество для каждого класса (количество классов соответствует количеству обучающих выборок класса, назначенного листовому узлу во время обучения). Количество классов делится на общее количество узлов для получения вероятностей классов.

Теперь для каждого дерева мы имеем вероятность того, что входные объекты принадлежат каждому классу. Эти вероятности суммируются, чтобы получить необработанные прогнозы.

Более конкретно c для этого вопроса , насколько я понимаю, основным недостающим элементом является количество классов (и из этого, класс вероятностей). Для расчета необработанного прогноза это важный компонент. На изображении вместо «Pred 0» и «Pred 1» необходимо добавить количество выборок во время обучения, которое присваивается каждому листу («Pred 0» будет означать, что число выборок из класса 0 является большинство, и наоборот). Когда вы знаете количество классов и вероятности классов, суммируйте их для всех деревьев, и вы получите грубый прогноз.

...