Question

我在Spark MLlib中有一个分类模型，它是使用训练数据构建的。现在我想用它来预测未标记的数据。

我有LIBSVM格式的功能（没有标签）。这是我的未标记数据的样本

的示例

1:1  18:1
4:1  32:1
2:1  8:1  33:1
1:1  6:1  11:1
1:1  2:1  8:1  28:1

我将这些功能保存在HDFS上的文本文件中。如何在RDD [Vector]中加载它们，以便将它们传递给model.predict（）？

我使用Scala进行编码。

感谢。

Answer 1

这是一个解决方案，考虑到索引是一个基于升序的。

让我们创建一些类似于文本文件中的虚拟数据。

val data = sc.parallelize(Seq("1:1  18:1", "4:1  32:1", "2:1  8:1  33:1", "1:1  6:1  11:1", "1:1  2:1  8:1  28:1"))

我们现在可以将数据转换为带有索引和值的RDD对。

val parsed = data.map(_.trim).map { line =>
  val items = line.split(' ')
  val (indices, values) = items.filter(_.nonEmpty).map { item =>
    val indexAndValue = item.split(':')
    val index = indexAndValue(0).toInt - 1 // Convert 1-based indices to 0-based.
  val value = indexAndValue(1).toDouble
    (index, value)
  }.unzip

  (indices.toArray, values.toArray)
}

获取功能数量

val numFeatures = parsed.map { case (indices, values) => indices.lastOption.getOrElse(0) }.reduce(math.max) + 1

最后创建向量

val vectors = parsed.map { case (indices, values) => Vectors.sparse(numFeatures, indices, values) }

vectors.take(10) foreach println
// (33,[0,17],[1.0,1.0])
// (33,[3,31],[1.0,1.0])
// (33,[1,7,32],[1.0,1.0,1.0])
// (33,[0,5,10],[1.0,1.0,1.0])
// (33,[0,1,7,27],[1.0,1.0,1.0,1.0])

在Apache Spark中将分类测试数据加载到稀疏向量中

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