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第1关：基本统计

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，计算所给数据的 pearson 相关系数和 spearman 相关系数。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试：

预期输出：

DenseMatrix([[1.        , 0.05564149,        nan, 0.40047142],[0.05564149, 1.        ,        nan, 0.91359586],[       nan,        nan, 1.        ,        nan],[0.40047142, 0.91359586,        nan, 1.        ]])
DenseMatrix([[1.        , 0.10540926,        nan, 0.4       ],[0.10540926, 1.        ,        nan, 0.9486833 ],[       nan,        nan, 1.        ,        nan],[0.4       , 0.9486833 ,        nan, 1.        ]])

答案代码

from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.stat import Correlation
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):# 自定义数据集data = [(Vectors.sparse(4, [(0, 1.0), (3, -2.0)]),),(Vectors.dense([4.0, 5.0, 0.0, 3.0]),),(Vectors.dense([6.0, 7.0, 0.0, 8.0]),),(Vectors.sparse(4, [(0, 9.0), (3, 1.0)]),)]########## Begin ########### 将 data 转化为 DataFramedata = spark.createDataFrame(data, ['features'])# 计算 df 的 pearson 相关系数pearsonCorr = Correlation.corr(data, 'features', 'pearson').collect()[0][0]# 计算 df 的 spearman 相关系数spearmanCorr = Correlation.corr(data, 'features', 'spearman').collect()[0][0]# 返回 pearson 相关系数和 spearman 相关系数return pearsonCorr, spearmanCorr########## End ##########

第2关：回归

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现线性回归的过程函数trainingModel(spark) ，函数返回训练好的模型。其中LinearRegression 只需设置以下三个参数：

maxIter=10
regParam=0.3
elasticNetParam=0.8

所需数据在 /data/workspace/myshixun/project/src/step2/linear.txt 中。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，最终会输出该模型的 RMSE 指标:
$$RMSE=\sqrt{\frac{1}{m}\sum _i(f(x_i)-y_i{)}^2}$$
如果该指标在规定的范围内，则通过测试，测试代码将会输出 success，如果没有通过测试，将会输出 fail。 预期输出： success

参考资料

Spark 官方文档

答案代码

from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):########## Begin ########### 读取数据data = spark.read.format("libsvm").load("/data/workspace/myshixun/project/src/step2/linear.txt")# 建立模型lr = LinearRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8)# 训练模型model = lr.fit(data)# 返回模型return model########## end ##########

第3关：分类

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现逻辑回归的过程函数trainingModel(spark) ，函数返回训练好的模型。其中LogisticRegression 只需设置以下三个参数：

maxIter=10
regParam=0.3
elasticNetParam=0.8

所需数据在 /data/workspace/myshixun/project/src/step3/logistic.txt 中。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，最终会输出该模型的 roc 指标，如果该指标在规定的范围内，则通过测试，测试代码将会输出 success，如果没有通过测试，将会输出 fail。 预期输出： success

参考资料

Spark 官方文档

答案代码

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):########## Begin ########### 读取数据data = spark.read.format("libsvm").load("/data/workspace/myshixun/project/src/step3/logistic.txt")# 建立模型lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8)# 训练模型model = lr.fit(data)# 返回模型,数据集return model########## End ##########

第4关：协同过滤

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现协同过滤的过程函数trainingModel(spark) ，函数返回训练好的模型。 所需数据在 /data/workspace/myshixun/project/src/step4/movie.txt 中，读取数据后请按如下要求命名列：

• 第一列：userID 数据类型：int
• 第二列：movieID 数据类型：int
• 第三列：rating 数据类型：float
• 第四列：timestamp 数据类型：int

其中ALS 除了要设置 userCol , itemCol 和 rating ，还需要设置以下三个参数：

maxIter=5
regParam=0.01
coldStartStrategy="drop"

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，最终会输出该模型的 RMSE 指标，如果该指标在规定的范围内，则通过测试，测试代码将会输出 success，如果没有通过测试，将会输出 fail。 预期输出： success

参考资料

Spark 官方文档

答案代码

from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.sql import SparkSession,Rowdef trainingModel(spark):########## Begin ########### 读取数据data = spark.read.text("/data/workspace/myshixun/project/src/step4/movie.txt")# 数据预处理，处理分隔符，为每一列添加索引data = data.rdd.map(lambda line: line.value.split('::'))\.map(lambda p: Row(userID=int(p[0]), movieID=int(p[1]), rating=float(p[2]), timestamp=int(p[3])))# 创建数据框ratings = spark.createDataFrame(data)# 划分训练集和测试集 8：2(train, test) = ratings.randomSplit([0.8, 0.2], seed=0)# 在训练集上使用 ALS 建立推荐系统als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, coldStartStrategy="drop", userCol="userID", itemCol="movieID", ratingCol="rating")# 训练模型model = als.fit(train)########## End ########### 计算测试集上的 RMSE 值predictions = model.transform(test)rmse = RegressionEvaluator(metricName="rmse", labelCol="rating",predictionCol="prediction").evaluate(predictions)# 返回 rmsereturn rmse

第5关：聚类

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现聚类的过程函数trainingModel(spark) ，函数返回训练好的模型，对于模型你只需要设置以下两个参数：

k = 2
seed = 1

所需数据在 /data/workspace/myshixun/project/src/step5/k-means.txt 中

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，最终会输出该模型的 Silhouette score ，如果该指标在规定的范围内，则通过测试，测试代码将会输出 success，如果没有通过测试，将会输出 fail。 预期输出： success

参考资料

Spark 官方文档

答案代码

from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):########## Begin ########### 读取数据data = spark.read.format("libsvm").load("/data/workspace/myshixun/project/src/step5/k-means.txt")# 建立 kmeans 模型kmeans = KMeans(k=2)kmeans.setSeed(1)# 训练模型model = kmeans.fit(data)########## End ##########predictions = model.transform(data)# 返回 模型、预测值return model, predictions

第6关：降维

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现降维的过程函数trainingModel(spark) ，其中PCA 只需要设置以下三个参数：

k=3
inputCol="features", 
outputCol="pcaFeatures"

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，测试代码将会输训练好的矩阵。 预期输出：

+-----------------------------------------------------------+
|pcaFeatures                                                |
+-----------------------------------------------------------+
|[1.6485728230883807,-4.013282700516296,-5.524543751369388] |
|[-4.645104331781534,-1.1167972663619026,-5.524543751369387]|
|[-6.428880535676489,-5.337951427775355,-5.524543751369389] |
+-----------------------------------------------------------+

参考资料

Spark 官方文档

答案代码

from pyspark.ml.feature import PCA
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):# 自定义数据集data = [(Vectors.sparse(5, [(1, 1.0), (3, 7.0)]),),(Vectors.dense([2.0, 0.0, 3.0, 4.0, 5.0]),),(Vectors.dense([4.0, 0.0, 0.0, 6.0, 7.0]),)]########## Begin ########### 创建数据框df = spark.createDataFrame(data, ["features"])# 建立模型pca = PCA(k=3, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")# 训练模型model = pca.fit(df)########## End ########### 返回计算结果result = model.transform(df).select('pcaFeatures')return result

第7关：特征提取与转化

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，输出经过ml.feature.FeatureHasher 的特征，输出的特征命名为 features。注意，只需输出 feature 特征列。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，测试代码将会输训练好的特征矩阵。 预期输出：

+--------------------------------------------------------+
|features                                                |
+--------------------------------------------------------+
|(262144,[174475,247670,257907,262126],[2.2,1.0,1.0,1.0])|
|(262144,[70644,89673,173866,174475],[1.0,1.0,1.0,3.3])  |
|(262144,[22406,70644,174475,187923],[1.0,1.0,4.4,1.0])  |
|(262144,[70644,101499,174475,257907],[1.0,1.0,5.5,1.0]) |
+--------------------------------------------------------+

答案代码

from pyspark.ml.feature import FeatureHasher
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):# 自定义数据集data = spark.createDataFrame([(2.2, True, "1", "foo"),(3.3, False, "2", "bar"),(4.4, False, "3", "baz"),(5.5, False, "4", "foo")], ["real", "bool", "stringNum", "string"])########## Begin ########### 特征提取，使用 FeatureHasherhasher = FeatureHasher()hasher.setInputCols(["real", "bool", "stringNum", "string"])hasher.setOutputCol("features")hashed_df = hasher.transform(data)# 返回特征return hashed_df.select("features")########## End ##########

第8关：频繁模式挖掘

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现频繁模式挖掘的过程函数trainingModel(spark) ，在设置 FPGrowth 只需要设置以下三个参数：

itemsCol="items", 
minSupport=0.5, 
minConfidence=0.6

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，最终会输出训练后的结果 预期输出：

+---+------------+----------+
| id|       items|prediction|
+---+------------+----------+
|  0|   [1, 2, 5]|        []|
|  1|[1, 2, 3, 5]|        []|
|  2|      [1, 2]|       [5]|
+---+------------+----------+

参考资料

Spark 官方文档

答案代码

from pyspark.ml.fpm import FPGrowth
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):# 自定义数据集df = spark.createDataFrame([(0, [1, 2, 5]),(1, [1, 2, 3, 5]),(2, [1, 2])], ["id", "items"])########## Begin ########### 建立模型fp = FPGrowth(minSupport=0.5, minConfidence=0.6, itemsCol="items")# 训练模型fpm = fp.fit(df)# 返回模型,数据集return fpm, df########## End ##########

第9关：评估指标

编程要求

根据提示，在右侧编辑器补充代码，在逻辑回归实例中返回 areaUnderROC 指标和 acc 指标。

测试说明

平台会对你编写的代码进行测试，最终会返回逻辑回归实例中的 areaUnderROC 指标和 acc 指标，如果这两个值在设定范围内，将输出 success，否则输出 fail 。 预期输出： success

答案代码

from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator, MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.sql import SparkSessiondef trainingModel(spark):# 读取数据集data = spark.read.format("libsvm").load("/data/workspace/myshixun/project/src/step9/data.txt")# 建立模型lr = LogisticRegression(maxIter=10, regParam=0.3, elasticNetParam=0.8)# 训练模型model = lr.fit(data)########## Begin ########### 使用模型进行预测predictions = model.transform(data)# 创建 BinaryClassificationEvaluator 来计算 areaUnderROCevaluator_roc = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol="rawPrediction", labelCol="label", metricName="areaUnderROC")areaUnderROC = evaluator_roc.evaluate(predictions)# 创建 MulticlassClassificationEvaluator 来计算 accuracyevaluator_acc = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction", labelCol="label", metricName="accuracy")accuracy = evaluator_acc.evaluate(predictions)# 返回 areaUnderROC 指标和 acc 指标return areaUnderROC, accuracy########## End ##########