1.实验目的

1. 了解与熟悉数据探索、数据划分、数据填充；
2. 了解与熟悉类别变量处理、建模与调优、测试与评估。

2.实验内容及结果截屏

1. Spark机器学习流程

载入本章需要用到的程序包：

 调用spark的函数read()读取泰坦尼克号乘客数据集：

（2） 数据探索

调用数据框的函数count()得到数据框的样本数：

 （3）数据划分

调用数据框中函数randomSplit()随机抽取70%的样本作为训练集，并且仅保留有预测意义的变量：

 （4）数据填充

调用程序包pyspark.sql.functions中的函数isnull()得到变量age和fare是否为空的布尔型列：

①填充训练集

用中位数填充所有训练集中的数值变量，即变量age和fare：

 查看在原数据集中变量age和fare为空的记录填充后的情况：

②填充测试集

调用填充器的函数transform()填充测试集：

 （5）类别变量处理

①类别编码

调用类别编码器的函数fit()做训练，输入参数为数据框，返回训练后的类别编码器模型；调用类别编码器模型的函数transform()做训练集的类别编码，输入参数和返回结果都是数据框：

 调用类别编码器的函数transform()做测试集的类别编码：

 使用类别编码器模型的属性labels得到每个序数对应的类别：

②独热编码

调用独热编码器模型的函数transform()做训练集的独热编码，输入参数和返回结果都是数据框：

 调用独热编码器的函数transform()做测试集的独热编码：

 （6）建模与调优

①向量化

调用向量封装器的函数transform()做训练集的向量封装，将预测变量封装为名为features的向量，输入参数和返回结果都是数据框：

调用向量封装器的函数transform()做测试集的向量封装：

缺乏机器学习模型所需要的元数据（如类别数量、独立值等）调用类别编码器做变换：

 只保留预测变量和目标变量，并将目标变量重命名为label：

 在做完独热编码后，定义列索引对应的变量名：

②卡方特征选择

调用卡方特征选择器模型的函数transform()做训练集的特征选择，输入参数和返回结果都是数据框：

 使用特征选择器模型的属性selectedFeatures得到选择特征的序号，并进一步得到变量名称：

 （7）建模与调优

①创建机器学习模型

调用程序包pyspark.ml.classification中的构造函数DecisionTreeClassifier()创建决策树分类器：

②超参数调优

调用决策树分类器的函数explainParams()得到超参数列表和每个超参数的默认值：

 定义超参数调优算法——调用程序包pyspark.ml.tuning中的构造函数ParamGridBuilder()创建网格搜索超参数调优器：

 定义超参数的搜索范围——调用网格搜索超参数调优器的函数build()创建超参数字典：

 定义重采样策略——调用程序包pyspark.ml.tuning中的构造函数CrossValidator()创建交叉验证器：

 执行超参数调优——调用交叉验证器的函数fit()做超参数调优，输入参数为数据框，返回训练后的交叉验证器模型：

 3.实验分析及小结

       在此次实验过程中，我了解了数据探索、数据划分、数据填充，同时也了解了类别变量处理、建模与调优、测试与评估。在实验过程中，因步步紧跟实验指导，我没有发生什么问题。在之后的实验中，我也会更加认真地学习、理解代码，同时尽可能减少粗心导致的错误。