Lasso回归训练 (LassoRegTrainBatchOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.regression.LassoRegTrainBatchOp

Python 类名：LassoRegTrainBatchOp

功能介绍

Lasso回归算法是由1996年Robert Tibshirani首次提出。是一种经典的回归算法。Lasso回归组件支持稀疏、稠密两种数据格式，并且支持带权重样本训练。

算法原理

Lasso回归算法通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。

算法使用

Lasso回归模型应用领域和线性回归类似，经常被用来做一些数值型变量的预测，类似房价预测、销售量预测、贷款额度预测、温度预测、适度预测等。

备注：该组件训练的时候 FeatureCols 和 VectorCol 是两个互斥参数，只能有一个参数来描述算法的输入特征。

文献或出处

[1] Tibshirani, Robert. “Regression shrinkage and selection via the lasso.” Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological) 58.1 (1996): 267-288.

[2] https://baike.baidu.com/item/LASSO/20366865?fr=aladdin

参数说明

名称	中文名称	描述	类型	是否必须？	取值范围	默认值
labelCol	标签列名	输入表中的标签列名	String	✓
lambda	惩罚因子：lambda	惩罚因子，必选	Double	✓
epsilon	收敛阈值	迭代方法的终止判断阈值，默认值为 1.0e-6	Double		x >= 0.0	1.0E-6
featureCols	特征列名数组	特征列名数组，默认全选	String[]		所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT]	null
learningRate	学习率	优化算法的学习率，默认0.1。	Double			0.1
maxIter	最大迭代步数	最大迭代步数，默认为 100	Integer		x >= 1	100
optimMethod	优化方法	优化问题求解时选择的优化方法	String		“LBFGS”, “GD”, “Newton”, “SGD”, “OWLQN”	null
standardization	是否正则化	是否对训练数据做正则化，默认true	Boolean			true
vectorCol	向量列名	向量列对应的列名，默认值是null	String		所选列类型为 [DENSE_VECTOR, SPARSE_VECTOR, STRING, VECTOR]	null
weightCol	权重列名	权重列对应的列名	String		所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT]	null
withIntercept	是否有常数项	是否有常数项，默认true	Boolean			true

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

df = pd.DataFrame([
    [2, 1, 1],
    [3, 2, 1],
    [4, 3, 2],
    [2, 4, 1],
    [2, 2, 1],
    [4, 3, 2],
    [1, 2, 1],
    [5, 3, 3]
])

batchData = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int')

lasso = LassoRegTrainBatchOp()\
        .setLambda(0.1)\
        .setFeatureCols(["f0","f1"])\
        .setLabelCol("label")

model = batchData.link(lasso)

predictor = LassoRegPredictBatchOp()\
        .setPredictionCol("pred")

predictor.linkFrom(model, batchData).print()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.regression.LassoRegPredictBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.regression.LassoRegTrainBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class LassoRegTrainBatchOpTest {
	@Test
	public void testLassoRegTrainBatchOp() throws Exception {
		List <Row> df = Arrays.asList(
			Row.of(2, 1, 1),
			Row.of(3, 2, 1),
			Row.of(4, 3, 2),
			Row.of(2, 4, 1),
			Row.of(2, 2, 1),
			Row.of(4, 3, 2),
			Row.of(1, 2, 1),
			Row.of(5, 3, 3)
		);
		BatchOperator <?> batchData = new MemSourceBatchOp(df, "f0 int, f1 int, label int");
		BatchOperator <?> lasso = new LassoRegTrainBatchOp()
			.setLambda(0.1)
			.setFeatureCols("f0", "f1")
			.setLabelCol("label");
		BatchOperator model = batchData.link(lasso);
		BatchOperator <?> predictor = new LassoRegPredictBatchOp()
			.setPredictionCol("pred");
		predictor.linkFrom(model, batchData).print();
	}
}

运行结果

f0	f1	label	pred
2	1	1	0.830304
3	2	1	1.377312
4	3	2	1.924320
2	4	1	1.159119
2	2	1	0.939909
4	3	2	1.924320
1	2	1	0.502506
5	3	3	2.361724