如何从 PySpark 中的 spark.ml 中提取模型超参数？答案

【问题标题】：How to extract model hyper-parameters from spark.ml in PySpark?如何从 PySpark 中的 spark.ml 中提取模型超参数？
【发布时间】：2016-08-10 09:17:38
【问题描述】：

我正在修改 PySpark 文档中的一些交叉验证代码，并试图让 PySpark 告诉我选择了什么模型：

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder, CrossValidator

dataset = sqlContext.createDataFrame(
    [(Vectors.dense([0.0]), 0.0),
     (Vectors.dense([0.4]), 1.0),
     (Vectors.dense([0.5]), 0.0),
     (Vectors.dense([0.6]), 1.0),
     (Vectors.dense([1.0]), 1.0)] * 10,
    ["features", "label"])
lr = LogisticRegression()
grid = ParamGridBuilder().addGrid(lr.regParam, [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]).build()
evaluator = BinaryClassificationEvaluator()
cv = CrossValidator(estimator=lr, estimatorParamMaps=grid, evaluator=evaluator)
cvModel = cv.fit(dataset)

在 PySpark shell 中运行它，我可以获得线性回归模型的系数，但我似乎找不到交叉验证过程选择的 lr.regParam 的值。有什么想法吗？

In [3]: cvModel.bestModel.coefficients
Out[3]: DenseVector([3.1573])

In [4]: cvModel.bestModel.explainParams()
Out[4]: ''

In [5]: cvModel.bestModel.extractParamMap()
Out[5]: {}

In [15]: cvModel.params
Out[15]: []

In [36]: cvModel.bestModel.params
Out[36]: []

【问题讨论】：

Spark Scala API 中的相关问题：stackoverflow.com/questions/31749593/…
pyspark 在这里回答：stackoverflow.com/questions/39529012/…
确保标记答案（下面的wernerchao 对我有用）。
我会相信你的话，虽然这个项目现在对我来说已经是遥远的记忆......

标签： pyspark modeling cross-validation apache-spark-mllib apache-spark-ml

【解决方案1】：

也遇到了这个问题。我发现您出于某种原因需要调用 java 属性，但我不知道为什么。所以就这样做吧：

from pyspark.ml.tuning import TrainValidationSplit, ParamGridBuilder, CrossValidator
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

evaluator = RegressionEvaluator(metricName="mae")
lr = LinearRegression()
grid = ParamGridBuilder().addGrid(lr.maxIter, [500]) \
                                .addGrid(lr.regParam, [0]) \
                                .addGrid(lr.elasticNetParam, [1]) \
                                .build()
lr_cv = CrossValidator(estimator=lr, estimatorParamMaps=grid, \
                        evaluator=evaluator, numFolds=3)
lrModel = lr_cv.fit(your_training_set_here)
bestModel = lrModel.bestModel

打印出你想要的参数：

>>> print 'Best Param (regParam): ', bestModel._java_obj.getRegParam()
0
>>> print 'Best Param (MaxIter): ', bestModel._java_obj.getMaxIter()
500
>>> print 'Best Param (elasticNetParam): ', bestModel._java_obj.getElasticNetParam()
1

这也适用于extractParamMap() 等其他方法。他们应该尽快解决这个问题。

【讨论】：

不错的收获。比修复更好的是cvModel.getAllTheBestModelsParametersPlease() 之类的功能
答案对我不起作用。正确的是：modelOnly.bestModel.stages[-1]._java_obj.parent().getRegParam()。或者，如果您不使用管道，只需删除 stages[-1]。

【解决方案2】：

这可能不如 wernerchao 答案好（因为将超参数存储在变量中并不方便），但您可以通过这种方式快速查看交叉验证模型的最佳超参数：

cvModel.getEstimatorParamMaps()[ np.argmax(cvModel.avgMetrics) ]

【讨论】：

【解决方案3】：

假设 cvModel3Day 是您的模型名称，可以在 Spark Scala 中提取参数，如下所示

val params = cvModel3Day.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel].stages(2).asInstanceOf[GBTClassificationModel].extractParamMap()

val depth = cvModel3Day.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel].stages(2).asInstanceOf[GBTClassificationModel].getMaxDepth

val iter = cvModel3Day.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel].stages(2).asInstanceOf[GBTClassificationModel].getMaxIter

val bins = cvModel3Day.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel].stages(2).asInstanceOf[GBTClassificationModel].getMaxBins

val features  = cvModel3Day.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel].stages(2).asInstanceOf[GBTClassificationModel].getFeaturesCol

val step = cvModel3Day.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel].stages(2).asInstanceOf[GBTClassificationModel].getStepSize

val samplingRate  = cvModel3Day.bestModel.asInstanceOf[PipelineModel].stages(2).asInstanceOf[GBTClassificationModel].getSubsamplingRate

【讨论】：

【解决方案4】：

我的头也撞到了这面墙上，不幸的是您只能获得特定模型的特定参数。很高兴对于逻辑回归，您可以访问截距和权重，遗憾的是您无法检索 regParam。这可以通过以下方式完成：

best_lr = cv.bestModel

#get weigths
best_lr.weights
>>>DenseVector([3.1573])

#or better
best_lr.coefficients
>>>DenseVector([3.1573])

#get intercept
best_lr.intercept
>>>-1.0829958115287153

正如我之前写的，每个模型都没有几个可以提取的参数。总体而言，可以通过以下方式从 Pipeline 获取相关模型（例如，当 Cross Validator 在 Pipeline 上运行时使用 cv.bestModel）：

best_pipeline = cv.bestModel
best_pipeline.stages
>>>[Tokenizer_4bc8884ad68b4297fd3c,CountVectorizer_411fbdeb4100c2bfe8ef, PCA_4c538d67e7b8f29ff8d0,LogisticRegression_4db49954edc7033edc76]

每个模型都是通过简单的列表索引得到的

best_lr = best_pipeline.stages[3]

现在上面可以应用了。

【讨论】：

【解决方案5】：

其实有两个问题：

拟合模型有哪些方面（如系数和截距）
安装 bestModel 时使用的元参数是什么。

不幸的是，拟合估计器（模型）的 python api 不允许（轻松）直接访问估计器的参数，这使得很难回答后一个问题。

但是有一个使用 java api 的解决方法。为了完整起见，首先要完整设置一个交叉验证的模型

%pyspark
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
logit = LogisticRegression(maxIter=10)
pipeline = Pipeline(stages=[logit])
paramGrid = ParamGridBuilder() \
    .addGrid(logit.regParam, [0, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1]) \
    .addGrid(logit.elasticNetParam, [0.0, 0.1, 0.5, 0.8, 1]) \
    .build()
evaluator = BinaryClassificationEvaluator(metricName = 'areaUnderPR')
crossval = CrossValidator(estimator=pipeline,
                          estimatorParamMaps=paramGrid,
                          evaluator=evaluator,
                          numFolds=5)
tuned_model = crossval.fit(train)
model = tuned_model.bestModel

然后可以使用 java 对象上的泛型方法来获取参数值，而无需显式引用 getRegParam() 之类的方法：

java_model = model.stages[-1]._java_obj
{param.name: java_model.getOrDefault(java_model.getParam(param.name)) 
    for param in paramGrid[0]}

这将执行以下步骤：

得到拟合的logit model，由最佳模型最后阶段的估计器创建：crossval.fit(..).bestModel.stages[-1]
从_java_obj获取内部java对象
从paramGrid（这是一个字典列表）中获取所有配置的名称。仅使用第一行，假设它是一个实际的网格，例如，每一行包含相同的键。否则，您需要收集任何行中曾经使用过的所有名称。
从java对象中获取对应的Param<T>参数标识。
将Param<T>实例传递给getOrDefault()函数获取实际值

【讨论】：

【解决方案6】：

(2020-05-21)

我知道这是一个老问题，但我找到了解决方法。
@Pierre Gourseaud 为我们提供了一种为最佳模型获取超参数的好方法

hyperparams = model_cv.getEstimatorParamMaps()[np.argmax(model_cv.avgMetrics)]
print(hyperparams)
[(Param(parent='ALS_cd65d45ab31c', name='implicitPrefs', doc='whether to use implicit preference'),
  True),
 (Param(parent='ALS_cd65d45ab31c', name='nonnegative', doc='whether to use nonnegative constraint for least squares'),
  True),
 (Param(parent='ALS_cd65d45ab31c', name='coldStartStrategy', doc="strategy for dealing with unknown or new users/items at prediction time. This may be useful in cross-validation or production scenarios, for handling user/item ids the model has not seen in the training data. Supported values: 'nan', 'drop'."),
  'drop'),
 (Param(parent='ALS_cd65d45ab31c', name='rank', doc='rank of the factorization'),
  28),
 (Param(parent='ALS_cd65d45ab31c', name='maxIter', doc='max number of iterations (>= 0).'),
  20),
 (Param(parent='ALS_cd65d45ab31c', name='regParam', doc='regularization parameter (>= 0).'),
  0.01),
 (Param(parent='ALS_cd65d45ab31c', name='alpha', doc='alpha for implicit preference'),
  20.0)]

但这不是时尚的样子，所以你可以这样做：

import re

hyper_list = []

for i in range(len(hyperparams.items())):
    hyper_name = re.search("name='(.+?)'", str([x for x in hyperparams.items()][i])).group(1)
    hyper_value = [x for x in hyperparams.items()][i][1]

    hyper_list.append({hyper_name: hyper_value})

print(hyper_list)
[{'implicitPrefs': True}, {'nonnegative': True}, {'coldStartStrategy': 'drop'}, {'rank': 28}, {'maxIter': 20}, {'regParam': 0.01}, {'alpha': 20.0}]

在我的例子中，我训练了一个 ALS 模型，但它应该适用于你的例子，因为我也接受过 CrossValidation 的训练！

【讨论】：

【解决方案7】：

这花了几分钟来破译，但我想通了。

from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder

    # prenotation: I've built out my model already and I am calling the validator ParamGridBuilder
paramGrid = ParamGridBuilder() \
                          .addGrid(hashingTF.numFeatures, [1000]) \
                          .addGrid(linearSVC.regParam, [0.1, 0.01]) \
                          .addGrid(linearSVC.maxIter, [10, 20, 30]) \
                          .build()
crossval = CrossValidator(estimator=pipeline,\
                          estimatorParamMaps=paramGrid,\
                          evaluator=MulticlassClassificationEvaluator(),\
                          numFolds=2)

cvModel = crossval.fit(train)

prediction = cvModel.transform(test)


bestModel = cvModel.bestModel

    #applicable to your model to pull list of all stages
for x in range(len(bestModel.stages)):
print bestModel.stages[x]


    #get stage feature by calling correct Transformer then .get<parameter>()
print bestModel.stages[3].getNumFeatures()

【讨论】：