Spark 多项逻辑回归的意外系数

Question

我运行我的 Mac、OS Sierra 上的 Spark 2.1.1（这应该有帮助）。我试图在我在网上找到的测试数据集上拟合多项逻辑回归，我在这里报告前几行（我不知道如何在此处附加文件）：

1,0,24
1,0,26
1,0,26
1,1,27
1,1,27
3,1,27

第一列是标签（'brand'，值：1、2、3），第二列和第三列是特征（'sex'和'age'）。

由于标签有 3 个 class，多项式逻辑回归应该执行 3 个二项式模型，然后从其中 class 的概率最大的模型中选择预测。所以我希望模型 return 一个 3x2 系数矩阵：3 因为 classes 是 3，而 2 因为特征是 2。This 文档似乎与这个观点一致.

但是，惊喜惊喜...

>>> logit_model.coefficientMatrix
DenseMatrix(4, 2, [-1.2781, -2.8523, 0.0961, 0.5994, 0.6199, 0.9676, 0.5621, 1.2853], 1)
>>> logit_model.interceptVector
DenseVector([-4.5912, 13.0291, 1.2544, -9.6923])

系数矩阵是 4x2，我有 4 个截距而不是 3 个。更奇怪的是：

>>> logit_model.numClasses
4

出于某种奇怪的原因，模型 "feel" 4 classes，即使我只有 3 个（请参阅下面的代码来检查）。

有什么建议吗？非常感谢。

完整代码如下：

from pyspark.sql import functions as f
from pyspark.sql import types as t
from pyspark.ml import classification as cl
from pyspark.ml import feature as feat

customSchema = t.StructType(
    [t.StructField('brand', t.IntegerType(), True),
    t.StructField('sex', t.IntegerType(), True),
    t.StructField('age', t.IntegerType(), True)]
)

test_df01 = (
    spark
    .read
    .format('csv')
    .options(delimiter=',', header=False)
    .load('/Users/vanni/Downloads/mlogit_test.csv', schema=customSchema)
)

va = (
    feat.VectorAssembler()
    .setInputCols(['sex', 'age'])
    .setOutputCol('features')
)
test_df03 = (
    va
    .transform(test_df01)
    .drop('sex')
    .drop('age')
    .withColumnRenamed('brand', 'label')
)

logit_abst = (
    cl.LogisticRegression()
    .setFamily('multinomial')
    .setStandardization(False)
    .setThresholds([.5, .5, .5]) # to be adjusted after I know the actual values
    .setThreshold(None)
    .setMaxIter(100) # default
    .setRegParam(0.0) # default
    .setElasticNetParam(0.0) # default
    .setTol(1e-6) # default
)

logit_model = logit_abst.fit(test_df03)

这里是 classes 只是 3 的检查：

>>> test_df03.select('label').distinct().orderBy('label').show()
+-----+
|label|
+-----+
|    1|
|    2|
|    3|
+-----+

Answer 1

这里没有什么奇怪的事情发生。 Spark 假定标签是连续的整数值，表示为 DoubleType，并以 0.

开头

由于您获得的最大标签是 3，因此 Spark 假定标签实际上是 0、1、2、3 - 即使 0 从未出现在数据集中。

如果不希望出现这种行为，您应该将标签重新编码为从零开始，或者在原始标签上应用 StringIndexer。

Spark 多项逻辑回归的意外系数

Unexpected coefficients from Spark multinomial Logistic Regression

apache-spark

machine-learning

pyspark

logistic-regression

multinomial