PySparkでのランダムフォレスト回帰の実装方法

PySparkでのランダムフォレスト回帰の実装方法

ランダムフォレストによる回帰モデリングのPySparkチュートリアル

はじめに

PySparkは、Apache Sparkをベースに構築された強力なデータ処理エンジンであり、大規模データ処理に特化しています。スケーラビリティ、速度、多様性、他のツールとの統合、使いやすさ、組み込みの機械学習ライブラリ、リアルタイム処理能力を提供します。大規模データ処理タスクを効率的かつ効果的に処理するための理想的な選択肢であり、ユーザーフレンドリーなインターフェースによりPythonでの簡単なコード記述が可能です。

ggplot2で見つかるDiamondsのデータを使用して、ランダムフォレスト回帰モデルの実装方法とPySparkによる結果の解析を説明します。同じデータセットに対して線形回帰がPySparkでどのように適用されるかを見たい場合は、こちらをご覧ください！

このチュートリアルでは、以下のステップをカバーします：

1. データを読み込んでベクトル化された入力に準備する
2. MLlibのRandomForestRegressorを使用してモデルをトレーニングする
3. MLlibのRegressionEvaluatorを使用してモデルのパフォーマンスを評価する
4. モデルの透明性のために特徴の重要性をプロットして解析する

データの準備

diamondsデータセットには、carat、color、cut、clarityなどの特徴が含まれています。これらはデータセットのドキュメントにリストされています。

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予測しようとしている目標変数はpriceです。

df = spark.read.csv("/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv", header="true", inferSchema="true")display(df)

線形回帰チュートリアルと同様に、データを前処理して数値特徴のベクトル化結果を得る必要があります。カテゴリ変数を数値特徴にエンコードし、数値変数と組み合わせて最終的なベクトルを作成する必要があります。

この結果を得るための手順は以下の通りです：

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