Spark随机森林实现学习

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前言

最近阅读了spark mllib（版本：spark 1.3）中Random Forest的实现，发现在分布式的数据结构上实现迭代算法时，有些地方与单机环境不一样。单机上一些直观的操作（递归），在分布式数据上，必须进行优化，否则I/O（网络，磁盘）会消耗大量时间。本文整理spark随机森林实现中的相关技巧，方便后面回顾。

随机森林算法概要

随机森林算法的详细实现和细节，可以参考论文Breiman 2001。这里简单说说大体思路，方便理解代码。

随机森林是一个组装（ensemble model）模型，内部的模型使用决策树。基本思想是生成很多很多决策树（构成森林），最后由这些决策数一起投票决定最终结果。生成树的过程中，从行和列两个方向添加随机过程。行方向，在构建每棵树前，使用有放回抽样（称为Bootstrapping），得到训练数据。列方向，每次选择切分点时，对feature进行无放回随机抽样，得到一个feature子集，在当前节点上，只使用这些子集对应的数据计算最优切分点。这也是为什么此算法称为随机森林，是不是很直观。相比于单一决策树，随机森林有以下一些优点：

结果比较稳定，不容易出现过拟合；
Out-Of-Bag error评估模型效果，无需交叉检验；
可得到feature重要性。

当然，为了得到上面的优点，必须付出计算开销作为代价。在单机时代，使用随机森林（R或scikit-learn）往往成本很高，但是现在有了spark，使得大规模，分布式迭代计算成为了可能，所以在spark上运用随机森林是技术发展的必然结果！

Spark实现优化

spark在实现随机森林时，采用了下面几个优化策略：

切分点抽样
feature装箱（bin）
分区统计
逐层计算（level-wise）

使用这些策略，原因在于RDD的数据时分布在不同服务器上，为了避免过多的I/O，必须在原始算法上做出一些优化，否则执行时间可能难以接受。下面分别详细讨论这三个优化策略。

切分点抽样

此优化主要针对连续变量。先回忆一下一般的决策树是如何对连续变量进行切分点选择的。一般是先对feature进行排序，然后选取相邻两个数据之间的点作为切分点。如果在RDD上执行这个操作，不可避免会使用shuffle过程，此过程会带来大量的网络通讯。而且，一般RDD上的数据都很大，少则几百万，多则几亿到几十亿，甚至更多。在这样的数量级上进行排序操作，想想也是醉了。所以，为了避免排序操作，mllib通过抽样的方法，在样本上进行排序，并且根据样本，获取切分点。据spark团队反馈，使用此策略虽然牺牲了部分精度，但是在实际运用过程中，并没有带来过多的影响，模型效果可以接受。

feature装箱

根据抽样，得到切分点后，接下来是对feature进行装箱操作，箱子就是由相邻的样本切分点构成。箱子的个数是非常小的，一般实际中采用30个左右。计算每个箱子中不同种类的占比，可以很快计算出最优切分点。

举个例子，参考上面的示例数据，第一行是每个切分点的比例统计。基于上面的数据，可能生成3中切分情况，分别有棕，红和绿色三行表示。如果需要计算棕色的切分情况，只需要按照第一行的组合方式，就可以很快的计算所出来。

分区统计

RDD分区中装箱数据单独统计后，可以通过reduce将每个分区的数据合并，得到总体的装箱数据（通过mapPartition实现分区统计）。正是由于装箱统计数据可以合并，所以可以很好的适应分布式数据环境，最后需要合并的数据也只是一些统计数据，不会带来很大的网络通讯开销。

逐层计算

单机版本的决策数生成过程是通过递归调用（本质上是深度优先）的方式构造树，在构造树的同事，需要移动数据，将同一个子节点的数据移动到一起。此方法在分布式数据结构上无法有效的执行，而且也无法执行，因为数据太大，无法放在一起，所以在分布式存储。mlib采用的策略是逐层构建树节点（本质上是广度优先），这样遍历所有数据的次数等于所有树的最大层数。每次遍历时，只需要计算每个节点所有feature的装箱统计参数，遍历完后，根据节点装箱统计量，决定是否切分，以及如何切分。

以上就是spark mllib实现的随机森林的关键技巧。当然还有很多实现细节这里没有描述，不过如果理解了这些技巧，对阅读spark mllib随机森林源代码会有很大帮助，希望对读者有用。

Spark Random Forest实现的不足

截止到spark 1.3，mllib的随机森林仍然不支持OOB error和variable importance的支持，也有一些网友在spark社区咨询此问题，但是目前没有得到官方的回应。希望后面，spark可以支持此特性。

应用案例

目前，在网络游戏流失预测的场景下，使用spark随机森林模型（1000棵树）和单机c50模型做了对比试验。试验中覆盖5款不同类型的游戏，共执行608轮，试验周期跨度为4个月。采用了相同的数据，由于单机数据量计算限制，C50使用了10%的采样建模，而spark使用了全量数据（计算能力秒杀）。试验结果是随机森林的模型效果明显优于C50。F1值有37%的提升，而F2（召回率优先）提升度高达72%。

提升可能的原因有两个：

1 随机森林模型效果确实优于C50

2 随机森林建模数据量有质的飞跃，导致性能提升

参考资料