Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.classification.SoftmaxTrainBatchOp
Python 类名：SoftmaxTrainBatchOp

功能介绍

Softmax算法是Logistic回归算法的推广，Logistic回归主要是用来处理二分类问题，而Softmax回归则是处理多分类问题。

算法原理

面对多分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数。具体原理可参考文献。

算法使用

该算法经常应用到多分类问题中，类似情感分析、手写字识别等问题都可以使用Softmax算法，该算法支持稀疏和稠密两种输入样本。

  • 备注 ：该组件训练的时候 FeatureCols 和 VectorCol 是两个互斥参数，只能有一个参数来描述算法的输入特征。

    文献或出处

    [1] Brown, Peter F., et al. “Class-based n-gram models of natural language.” Computational linguistics 18.4 (1992): 467-480.
    [2] Goodman, Joshua. “Classes for fast maximum entropy training.” 2001 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Proceedings (Cat. No. 01CH37221). Vol. 1. IEEE, 2001.

    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 | | —- | —- | —- | —- | —- | —- | —- |

| labelCol | 标签列名 | 输入表中的标签列名 | String | ✓ | | |

| epsilon | 收敛阈值 | 迭代方法的终止判断阈值，默认值为 1.0e-6 | Double | | [0.0, +inf) | 1.0E-6 |

| featureCols | 特征列名数组 | 特征列名数组，默认全选 | String[] | | 所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT] | null |

| l1 | L1 正则化系数 | L1 正则化系数，默认为0。 | Double | | [0.0, +inf) | 0.0 |

| l2 | 正则化系数 | L2 正则化系数，默认为0。 | Double | | [0.0, +inf) | 0.0 |

| maxIter | 最大迭代步数 | 最大迭代步数，默认为 100 | Integer | | [1, +inf) | 100 |

| optimMethod | 优化方法 | 优化问题求解时选择的优化方法 | String | | “LBFGS”, “GD”, “Newton”, “SGD”, “OWLQN” | null |

| standardization | 是否正则化 | 是否对训练数据做正则化，默认true | Boolean | | | true |

| 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 |

| weightCol | 权重列名 | 权重列对应的列名 | String | | 所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT] | null |

| withIntercept | 是否有常数项 | 是否有常数项，默认true | Boolean | | | true |

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df_data = pd.DataFrame([
  8.        [2, 1, 1],
  9.        [3, 2, 1],
  10.        [4, 3, 2],
  11.        [2, 4, 1],
  12.        [2, 2, 1],
  13.        [4, 3, 2],
  14.        [1, 2, 1],
  15.        [5, 3, 3]
  16. ])
  18. batchData = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr='f0 int, f1 int, label int')
  19. dataTest = batchData
  21. colnames = ["f0","f1"]
  22. lr = SoftmaxTrainBatchOp().setFeatureCols(colnames).setLabelCol("label")
  23. model = batchData.link(lr)
  25. predictor = SoftmaxPredictBatchOp().setPredictionCol("pred")
  26. predictor.linkFrom(model, dataTest).print()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.classification.SoftmaxPredictBatchOp;
  5. import com.alibaba.alink.operator.batch.classification.SoftmaxTrainBatchOp;
  6. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  7. import org.junit.Test;
  9. import java.util.Arrays;
  10. import java.util.List;
  12. public class SoftmaxTrainBatchOpTest {
  13.     @Test
  14.     public void testSoftmaxTrainBatchOp() throws Exception {
  15.         List <Row> df_data = Arrays.asList(
  16.             Row.of(2, 1, 1),
  17.             Row.of(3, 2, 1),
  18.             Row.of(4, 3, 2),
  19.             Row.of(2, 4, 1),
  20.             Row.of(2, 2, 1),
  21.             Row.of(4, 3, 2),
  22.             Row.of(1, 2, 1),
  23.             Row.of(5, 3, 3)
  24.         );
  25.         BatchOperator <?> batchData = new MemSourceBatchOp(df_data, "f0 int, f1 int, label int");
  26.         BatchOperator dataTest = batchData;
  27.         BatchOperator <?> lr = new SoftmaxTrainBatchOp().setFeatureCols("f0", "f1").setLabelCol("label");
  28.         BatchOperator model = batchData.link(lr);
  29.         BatchOperator <?> predictor = new SoftmaxPredictBatchOp().setPredictionCol("pred");
  30.         predictor.linkFrom(model, dataTest).print();
  31.     }
  32. }

运行结果

| f0 | f1 | label | pred | | —- | —- | —- | —- |

| 2 | 1 | 1 | 1 |

| 3 | 2 | 1 | 1 |

| 4 | 3 | 2 | 2 |

| 2 | 4 | 1 | 1 |

| 2 | 2 | 1 | 1 |

| 4 | 3 | 2 | 2 |

| 1 | 2 | 1 | 1 |

| 5 | 3 | 3 | 3 |

备注

  1. 该组件的输入为训练数据，输出为Softmax模型。
  2. 参数数据库的使用方式可以覆盖多个参数的使用方式。