线性回归预测 (LinearRegPredictStreamOp)

Java 类名：com.alibaba.alink.operator.stream.regression.LinearRegPredictStreamOp

Python 类名：LinearRegPredictStreamOp

功能介绍

线性回归算法是经典的回归算法，通过对带有回归值的样本集合训练得到回归模型，使用模型预测样本的回归值。线性回归组件支持稀疏、稠密两种数据格式，并且支持带权重样本训练。

算法原理

面对回归类问题，线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。

算法使用

线性回归模型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。

文献或出处

[1] Seber, George AF, and Alan J. Lee. Linear regression analysis. John Wiley & Sons, 2012.

[2] https://baike.baidu.com/item/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92/8190345?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
predictionCol	预测结果列名	预测结果列名	String	✓
modelFilePath	模型的文件路径	模型的文件路径	String			null
reservedCols	算法保留列名	算法保留列	String[]			null
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
numThreads	组件多线程线程个数	组件多线程线程个数	Integer			1
modelStreamFilePath	模型流的文件路径	模型流的文件路径	String			null
modelStreamScanInterval	扫描模型路径的时间间隔	描模型路径的时间间隔，单位秒	Integer			10
modelStreamStartTime	模型流的起始时间	模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式，详见Timestamp.valueOf(String s)	String			null

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')
streamData = StreamOperator.fromDataframe(df, schemaStr='f0 int, f1 int, label int')
colnames = ["f0","f1"]
lr = LinearRegTrainBatchOp()\
            .setFeatureCols(colnames)\
            .setLabelCol("label")

model = batchData.link(lr)

predictor = LinearRegPredictStreamOp(model)\
             .setPredictionCol("pred")

predictor.linkFrom(streamData).print()

StreamOperator.execute()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.regression.LinearRegTrainBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.StreamOperator;
import com.alibaba.alink.operator.stream.regression.LinearRegPredictStreamOp;
import com.alibaba.alink.operator.stream.source.MemSourceStreamOp;
import org.junit.Test;

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

public class LinearRegPredictStreamOpTest {
	@Test
	public void testLinearRegPredictStreamOp() 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)
		);
		BatchOperator <?> batchData = new MemSourceBatchOp(df, "f0 int, f1 int, label int");
		StreamOperator <?> streamData = new MemSourceStreamOp(df, "f0 int, f1 int, label int");
		String[] colnames = new String[] {"f0", "f1"};
		BatchOperator <?> lr = new LinearRegTrainBatchOp()
			.setFeatureCols(colnames)
			.setLabelCol("label");
		BatchOperator <?> model = batchData.link(lr);
		StreamOperator <?> predictor = new LinearRegPredictStreamOp(model)
			.setPredictionCol("pred");
		predictor.linkFrom(streamData).print();
		StreamOperator.execute();
	}
}

运行结果

f0	f1	label	pred
2	4	1	1.1765
2	1	1	1.0000
3	2	1	1.4118
4	3	2	1.8235
4	3	2	1.8235
1	2	1	0.7059
2	2	1	1.0588

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