pyspark使用xgboost做模型训练

1、添加依赖jar包

在Maven仓库中找到符合你spark版本的jar包，
​​​​​​​Xgboost4j ， 这里我选择了1.6.0以上的版本

 xgboost4j-spark ,  同上面选定的版本
如果是scala，可以在pml文件中指定依赖，通过MAVEN库自动下载。这里我是手动下载jar包后使用的。


2、从github上找到能用的sparkxgb脚本
（1）推荐下载的sparkxgb代码
在spark 2.12版本之后，推荐下载使用的sparkxgb是 spark-xgboost  或者 xgboost-on-pyspark，
这两个的sparkxgb代码是一样的，都是2020年左右更新的。 

 （2）在开发代码中引用sparkxgb的模块
这里有两种方式，第一种是直接把zip包加载到hdfs上，添加到分布式的环境中去使用。
 

os.environ['PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--jars xgboost4j-spark-1.6.0.jar,xgboost4j-1.6.0.jar pyspark-shell'    
 
spark.sparkContext.addPyFile("sparkxgb.zip")

第二种把sparkxgb.zip文件解压后，修改下引用路径，添加到你自己的脚本中去用。
我使用的是这种方式，因为我需要写的工程脚本比较多，放在一起打包更方便。

3、代码使用示例
 

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time: 2022/8/14 02:30 上午
# @Author: gaoToby
 
"训练Xgboost模型"
import sys,os
from sys import argv
import datetime
from pyspark.sql.functions import countDistinct
from pyspark.ml.feature import RFormula
from pyspark.ml.tuning import ParamGridBuilder,CrossValidator
from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator
from src.cvr_model.util_cvr import *
 
def spark_xgb_model(train_data, test_data, save_model_path):
    from src.sparkxgb.xgboost import XGBoostClassifier
 
    rf = RFormula(formula="label ~ .")
    rf_model = rf.fit(train_data)
    dataset = rf_model.transform(train_data)
 
    # Define and train model
    xgboost = XGBoostClassifier(featuresCol="features",
                                labelCol="label",
                                predictionCol="prediction",
                                objective="binary:logistic",
                                missing=0.0)
    xgboost_model = xgboost.fit(dataset)
    # Write model/classifier
    xgboost_model.write().overwrite().save(save_model_path)
 
    df1 = xgboost_model.transform(dataset)
    df1.cache()
    df1.groupBy("prediction","label").agg(
        countDistinct("user").alias("user_cnt")).show(200)
 
    evaluator = BinaryClassificationEvaluator(metricName ="areaUnderROC")\
        .setLabelCol("label").setRawPredictionCol("rawPrediction")
    print("XGB model train data AUC：", evaluator.evaluate(df1))
    print("XGB model test data AUC：", evaluator.evaluate(xgboost_model.transform(rf_model.transform(test_data))))
 
 
 
if __name__ == '__main__':
    init_py = '__init__.py'
    script, calc_time = argv
 
    # os.environ[
    #     'PYSPARK_SUBMIT_ARGS'] = '--jars ../xgboost4j-spark_2.12-1.6.0.jar,../xgboost4j_2.12-1.6.0.jar pyspark_v1-shell'
 
    from pyspark.conf import SparkConf
    from pyspark.sql import SparkSession
 
    sparkConf = SparkConf()
    spark = SparkSession.builder.config(
        conf=sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate()
 
    # 获取样本
    featurePath = getFeaturesPath("train_data")
    trainData = spark.read.format("parquet").load(featurePath)
 
    #拆分训练/测试样本
    train_data, test_data = trainData.randomSplit([0.7, 0.3])
    train_data.cache()
    train_data.show()
 
    # 3-搭建训练模型、模型训练和保存
    xgb_model_path = getModelPath(model_version="2022-08-14",model_type="xgb")                                
    spark_xgb_model(train_data, test_data, xgb_model_path)
 
    trainData.unpersist()

4、Xgboost参数理解和调参

官方文档 ：XGBoost Parameters — xgboost 2.0.0-dev documentation

其他博文：XGBoost参数解释_m_buddy的博客-CSDN博客_xgboost参数解释

xgboost参数含义及调参scala_林木木子的博客-CSDN博客_xgboost调参参数解释