MLlib中的Random Forests和Boosting

• 任职CEO的Ion Stoica是UC Berkeley计算机教授、AMPLab联合创始人，同时也是Conviva公司的联合创始人。
• CTO Matei Zaharia是Apache Spark的创作者，同时也是麻省理工学院计算机科学系的助理教授。
• UC Berkeley计算机科学教授Scott Shenker，同时也是知名SDN公司Nicira的联合创始人及前CEO。
• 值得一提的是联合创始人辛湜先生（英文名Reynold Xin，新浪微博为@hashjoin）还是一名中国人。

以下为博文的译文：

在Spark 1.2中，MLlib引入了Random Forests和Gradient-Boosted Trees（GBTs）。在分类和回归处理上，这两个算法久经验证，同时也是部署最广泛的两个方法。Random Forests和GBTs属于ensemble learning algorithms（集成学习算法），通过组合多个决策树来建立更为强大的模型。在本篇文章，我们将介绍这两个模型和他们在MLlib中的分布式实现。同时，我们还会展示一些简单的例子并建议该从何处上手。

Ensemble Methods

简言之，集成学习算法（Ensemble Learning Algorithms）是对已有的机器学习算法进行组合。组合后的模型将比原有的任意一个子模型更加的强大和精确。

在MLlib 1.2中，我们使用 Decision Trees（决策树）作为基础模型，同时还提供了两个集成方法： Random Forests与 Gradient-Boosted Trees（GBTs）。两个算法的主要区别在于各个部件树（component tree）的训练顺序。

在Random Forests中，各个部件树会使用数据的随机样本进行独立地训练。对比只使用单棵决策树，这种随机性可以帮助训练出一个更健壮的模型，同时也能避免造成在训练数据上的过拟合。

GBTs一次训练一棵树，每次加入的新树用于纠正已训练的模型误差。因此，随着越来越多树被添加，模型变得越来越有表现力。

总而言之，两种方法都是多个决策树的加权集合。集成模型基于多个树给出的结果进行结合来做出预测。下图是建立在3个树之上的一个非常简单的例子。

在上图的回归集成中，每棵树都会产生一个实数值，随后这3个值被整合以产生一个最终的结果。这里使用的是均值计算，当然你也可以根据预测任务来选择使用不同技术。

Distributed Learning of Ensembles

在MLlib，不管是Random Forests还是GBTs都通过实例（行）对数据进行分割。其实现依赖于原始Decision Tree代码，对多个独立的树进行分布式训练，详情见之前发布的 博文。其中大量的优化方式基于Google的 PLANET项目——分布式环境中做基于树的集成学习的一个主要项目。

Random Forests：鉴于Random Forests中每棵树都独立地进行训练，因此多个树的训练可以并行进行（同时，单个树上的训练也可以并行地执行）。MLlib就是这样做的：可变数量的子树并行地进行训练，而具体的数量则在内存限制的基础上进行迭代优化。

GBTs：鉴于GBTs一次只能训练一棵树，只能实现单棵树级别的并行化。

在这里，我们看一下MLlib完成的两个关键优化：

• 内存：Random Forests中每棵树训练都使用了数据的不同子样本。取代显式复制数据，我们通过使用了一个TreePoint结构来节省内存，TreePoint存放了各个子样本集中每个实例的副本数量。
• 通信：Decision Trees在每个决策点上都会从所有的特征中选择进行训练，然而Random Forests通常在每个节点采用有限的随机选择的特征子集。MLlib在实现时采用了这个二次抽样的特性来减少通信：如果每个节点上训练的子特征集只占所有特征集的三分之一，那么通信将会减少到三分之一。

更多详情可查看 Ensembles Section in the MLlib Programming Guide一文。

使用MLlib Ensembles

下面我们将展示如何使用MLlib做集成学习。下面这个Scala示例展示了如何读入一个数据集，将数据分割到训练和测试环境，学习一个模型，打印这个模型以及测试精确度。Java和Python实例可以参考MLlib Programming Guide（https://spark.apache.org/docs/latest/mllib-ensembles.html）。需要注意的是，GBTs当下还没有Python API，GBTs的Python API可能在Spark 1.3版本发布（通过 Github PR 3951）。

Random Forest Example

import org.apache.spark.mllib.tree.RandomForest import org.apache.spark.mllib.tree.configuration.Strategy import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils  // Load and parse the data file. val data =   MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/mllib/sample_libsvm_data.txt") // Split data into training/test sets val splits = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3)) val (trainingData, testData) = (splits(0), splits(1))  // Train a RandomForest model. val treeStrategy = Strategy.defaultStrategy("Classification") val numTrees = 3 // Use more in practice. val featureSubsetStrategy = "auto" // Let the algorithm choose. val model = RandomForest.trainClassifier(trainingData,   treeStrategy, numTrees, featureSubsetStrategy, seed = 12345)  // Evaluate model on test instances and compute test error val testErr = testData.map { point =>   val prediction = model.predict(point.features)   if (point.label == prediction) 1.0 else 0.0 }.mean() println("Test Error = " + testErr) println("Learned Random Forest:n" + model.toDebugString)

Gradient-Boosted Trees Example

import org.apache.spark.mllib.tree.GradientBoostedTrees import org.apache.spark.mllib.tree.configuration.BoostingStrategy import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils  // Load and parse the data file. val data =   MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "data/mllib/sample_libsvm_data.txt") // Split data into training/test sets val splits = data.randomSplit(Array(0.7, 0.3)) val (trainingData, testData) = (splits(0), splits(1))  // Train a GradientBoostedTrees model. val boostingStrategy =   BoostingStrategy.defaultParams("Classification") boostingStrategy.numIterations = 3 // Note: Use more in practice val model =   GradientBoostedTrees.train(trainingData, boostingStrategy)  // Evaluate model on test instances and compute test error val testErr = testData.map { point =>   val prediction = model.predict(point.features)   if (point.label == prediction) 1.0 else 0.0 }.mean() println("Test Error = " + testErr) println("Learned GBT model:n" + model.toDebugString)

可扩展性

我们在一个二分类实验上展示了MLlib Ensembles的可扩展性。下面的每张图都对比了Gradient-Boosted Trees (“GBT”) 和 Random Forests (“RF”)，树根据最大深度区分。

测试的场景是一个根据音频特征集（UCI ML知识库中的YearPredictionMSD数据集）预测歌曲发布日期的回归任务，我们使用了EC2 r3.2xlarge主机。另外，除特殊说明，算法参数均选择默认。

扩展模型体积：训练时间和测试错误

下文两张图片展示了在集成中增加树的数量时的效果。对于两个方法来说，增加树需要更多的学习时间，同样也意味着更好的结果（采用Mean Squared Error (MSE) 进行评估）。

对比两种方法，Random Forests训练的速度无疑更快，但是如果想达到同样的误差，它们往往需要深度更大的树。GBTs每次迭代都可以进一步减少误差，但是如果迭代次数太多，它很可能造成过拟合。

下图可以帮助对MSE产生一定程度的了解，最左边的点表示了使用单一决策树时产生的误差。

详情：463715个训练模型。16个从节点。

缩放训练数据集的体积：训练时间和测试误差。

下面的两张图表示了在大型训练数据集上的效果。使用更多的数据时，两个方法的训练时间都有所增长，但是显然也都得到了一个更好的结果。

详情：16个工作节点

强扩展性：使用更多的节点做更快速的训练

下面这张图体现了使用更大的计算集群来处理同样的问题。显然，在使用了更多的从节点后，两种方法的训练速度都得到了显著提升。举个例子，使用GBTs时，在树深度为2的情况下，16个工作者节点的速度将是2个工作者节点速度的4.7倍。同时，数据集越大，速度的提升越明显。

详情：463715个训练实例。

下一步

GBTs的Python API将在不久后实现。后续开发的重点是可插拔性：集成可以应用到几乎所有分类或者回归算法，不仅仅是决策树。对于这一点，Spark 1.2中引入的 Pipelines API 支持对集成算法进行扩展，实现真正的可插拔。

原文链接：  Random Forests and Boosting in MLlib（译者/童阳 友情审校/王静, 浙江大学博士）

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