Примеры кода на Scala

Материал из Викиконспекты
Версия от 20:14, 20 января 2019; 93.185.17.56 (обсуждение) (→‎Логистическая регрессия)
Перейти к: навигация, поиск

Популярные библиотеки

  • Breeze[1] — библиотека, которая копирует реализует идеи строения структур данных из MATLAB[2] и NumPy[3]. Breeze позволяет быстро манипулировть данными и позволяет реализовавать матричные и веторные операции, решать задачи оптимизации, обрабатывать сигналы устройств.
  • Epic[4] — часть ScalaNLP, позволяющая парсить и обрабатывать текст, поддерживающая использование GPU. Так же имеет фрэймворк для предсказаний текста.
  • Smpile[5] — развивающийся проект, похожий на scikit-learn[6], разработанный на Java и имеющий API для Scala. Имеет большой набор алгоритмов для решения задач классификации, регрессии, выбора фичей и другого.
  • Apache Spark MLlib[7] — построенная на Spark[8] имеет большой набор алгоритмов, написанный на Scala.
  • DeepLearning.scala [9] — набор инструментов для глубокого обучения[10]. Позволяет создавать динамические нейронные сети, давая возможность параллельных вычеслений.

Примеры кода

Линейная регрессия

Основная статья: Линейная регрессия[на 5.01.19 не создан]

Sbt зависимость: 

 libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.0"
 libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-mllib" % "2.4.0" % "runtime"

Пример линейной регрессии c применением org.apache.spark.ml.regression.LinearRegression[11]: 

 val training = spark.read.format("libsvm")
   .load("linear_regression.txt")
 val lr = new LinearRegression()
   .setMaxIter(10)
   .setRegParam(0.3)
   .setElasticNetParam(0.8)
 val lrModel = lr.fit(training)

Вывод итоговых параметров модели: 

 println(lrModel.coefficients)
 println(lrModel.intercept)
 val trainingSummary = lrModel.summary
 println(trainingSummary.totalIterations)
 println(trainingSummary.objectiveHistory.mkString(","))
 trainingSummary.residuals.show()
 println(trainingSummary.rootMeanSquaredError)
 println(trainingSummary.r2)

Вариации регрессии

Основная статья: Вариации регрессии[на 5.01.19 не создан]


Sbt зависимость: 

 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1.5.2"

Пример ридж и лассо регрессии c применением smile.regression[12]: 

 import smile.data.{AttributeDataset, NumericAttribute}
 import smile.read
 import smile.regression.{LASSO, RidgeRegression, lasso, ridge}

 val data: AttributeDataset = read.table("regression.txt", delimiter = " ", response = Some((new NumericAttribute("class"), 0)))
 val x: Array[Array[Double]] = data.x()
 val y: Array[Double] = data.y()
 val ridgeRegression: RidgeRegression = ridge(x, y, 0.0057)
 val lassoRegression: LASSO = lasso(x, y, 10)
 println(ridgeRegression)
 println(lassoRegression)

Логистическая регрессия

Основная статья: Логистическая регрессия[на 5.01.19 не создан]

Sbt зависимость: 

 libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.0"
 libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-mllib" % "2.4.0" % "runtime"

Пример логистической регрессии c применением spark.mllib.classification[13]: 

 import org.apache.spark.mllib.classification.{LogisticRegressionModel, LogisticRegressionWithLBFGS}
 import org.apache.spark.mllib.evaluation.MulticlassMetrics
 import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint
 import org.apache.spark.mllib.util.MLUtils

 val data = MLUtils.loadLibSVMFile(sc, "logisticRegresion.txt")
 val splits = data.randomSplit(Array(0.6, 0.4), seed = 11L)
 val training = splits(0).cache()
 val test = splits(1)
 val model = new LogisticRegressionWithLBFGS()
   .setNumClasses(10)
   .run(training)

 val predictionAndLabels = test.map { case LabeledPoint(label, features) =>
   val prediction = model.predict(features)
   (prediction, label)
 }
 val metrics = new MulticlassMetrics(predictionAndLabels)
 val accuracy = metrics.accuracy
 println(accuracy)

Классификация при помощи MLP

Sbt зависимость: 

 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1.5.2"

Пример классификации c применением smile.classification.mlp[14]: 

 import smile.classification.NeuralNetwork.{ActivationFunction, ErrorFunction}
 import smile.data.{AttributeDataset, NumericAttribute}
 import smile.read
 import smile.classification.mlp
 import smile.plot.plot

 val data: AttributeDataset = read.table("iris.csv", delimiter = ",", response = Some((new NumericAttribute("class"), 2)))
 val x: Array[Array[Double]] = data.x()
 val y: Array[Int] = data.y().map(_.toInt)
 val mlpModel = mlp(x, y, Array(2, 10, 2), ErrorFunction.LEAST_MEAN_SQUARES, ActivationFunction.LOGISTIC_SIGMOID)
 plot(x, y, mlpModel)

Рекуррентная нейронная сеть

Пример кода, с использованием билиотеки DeepLearning.scala 

   // Задание слоёв
   def tanh(x: INDArrayLayer): INDArrayLayer = {
     val exp_x = hyperparameters.exp(x)
     val exp_nx = hyperparameters.exp(-x)
     (exp_x - exp_nx) / (exp_x + exp_nx)
   }
   def charRNN(x: INDArray, y: INDArray, hprev: INDArrayLayer): (DoubleLayer, INDArrayLayer, INDArrayLayer) = {
       val hnext = tanh(wxh.dot(x) + whh.dot(hprev) + bh)
       val yraw = why.dot(hnext) + by
       val yraw_exp = hyperparameters.exp(yraw)
       val prob = yraw_exp / yraw_exp.sum
       val loss = -hyperparameters.log((prob * y).sum)
       (loss, prob, hnext)
   }

   // Определение структуры
   val batches = data.zip(data.tail).grouped(seqLength).toVector
   type WithHiddenLayer[A] = (A, INDArrayLayer)
   type Batch = IndexedSeq[(Char, Char)]
   type Losses = Vector[Double]
   def singleBatch(batch: WithHiddenLayer[Batch]): WithHiddenLayer[DoubleLayer] = {
     batch match {
       case (batchseq, hprev) => batchseq.foldLeft((DoubleLayer(0.0.forward), hprev)) {
         (bstate: WithHiddenLayer[DoubleLayer], xy: (Char, Char)) =>
           (bstate, xy) match {
             case ((tot, localhprev), (x, y)) => {
               charRNN(oneOfK(x), oneOfK(y), localhprev) match {
                 case (localloss, _, localhnext) => {
                   (tot + localloss, localhnext)
                 }
               }
             }
           }
       }
     }
   }

   // Определение одного шага обучения
   def initH = INDArrayLayer(Nd4j.zeros(hiddenSize, 1).forward)
   def singleRound(initprevloss: Losses): Future[Losses] =
     (batches.foldLeftM((initprevloss, initH)) {
       (bstate: WithHiddenLayer[Losses], batch: Batch) =>
         bstate match {
           case (prevloss, hprev) => singleBatch(batch, hprev) match {
             case (bloss, hnext) => bloss.train.map {
               (blossval: Double) => {
                   val nloss = prevloss.last * 0.999 + blossval * 0.001
                   val loss_seq = prevloss :+ prevloss.last * 0.999 + blossval * 0.001
                   (loss_seq, hnext)
               }
             }
           }
         }
     }).map {
       (fstate: WithHiddenLayer[Losses]) =>
         fstate match {
           case (floss, _) => floss
         }
     }
   def allRounds: Future[Losses] = (0 until 2048).foldLeftM(Vector(-math.log(1.0 / vocabSize) * seqLength)) {
     (ploss: Losses, round: Int) => {
         singleRound(ploss)
     }
   }

   // Обучение сети
   def unsafePerformFuture[A](f: Future[A]): A = Await.result(f.toScalaFuture, Duration.Inf)
   val losses = unsafePerformFuture(allRounds)

Долгая краткосрочная память

Освновная статья: Долгая краткосрочная память[на 30.12.18 не создан].

Пример реализации LSTM на основе DeepLearning4j[15] и ND4J[16]

Обработка естественного языка

Основная статья: Обработка естественного языка.

Пример реализации алгоримтма NLP на основе Apache Spark ML[17].

Метрический классификатор и метод ближайших соседей

Освновная статья: Метрический классификатор и метод ближайших соседей.

Метод опорных векторов

Освновная статья: Метод опорных векторов[на 5.01.19 не создан].

SBT зависимость: 

 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1.5.2"

Пример классификации датасета и вычисления F1 меры[18] используя smile.classification.svm[19]: 

 import smile.classification._
 import smile.data._
 import smile.plot._
 import smile.read
 import smile.validation.FMeasure

 val iris: AttributeDataset = read.table("iris.csv", delimiter = ",", response = Some((new NumericAttribute("class"), 2)))
 val x: Array[Array[Double]] = iris.x()
 val y: Array[Int] = iris.y().map(_.toInt)
 val SVM = svm(x, y, new GaussianKernel(8.0), 100)
 val predictions: Array[Int] = x.map(SVM.predict)
 val f1Score = new FMeasure().measure(predictions, y)
 plot(x, y, SVM)

Дерево решений и случайный лес

Освновная статья: Дерево решений и случайный лес[на 5.01.19 не создан].

SBT зависимость: 

 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1.5.2"

Пример классификации датасета и вычисления F1 меры[20] используя smile.classification.cart[21]: 

 import smile.classification._
 import smile.data._
 import smile.plot._
 import smile.read
 import smile.validation.FMeasure

 val iris: AttributeDataset = read.table("iris.csv", delimiter = ",", response = Some((new NumericAttribute("class"), 2)))
 val x: Array[Array[Double]] = iris.x()
 val y: Array[Int] = iris.y().map(_.toInt)
 val dt: DecisionTree = cart(x, y, 1000)
 val predictions: Array[Int] = x.map(dt.predict)
 val f1Score = new FMeasure().measure(predictions, y)
 plot(x, y, dt)

Байесовская классификация

Освновная статья: Байесовская классификация[на 7.01.19 не создан].

SBT зависимость: 

 libraryDependencies += "com.tsukaby" %% "naive-bayes-classifier-scala" % "0.2.0"

Пример классификации используя smile.classification.cart[22]: 

 // Создание модели
 val bayes = new BayesClassifier[String, String]()
 // Задание соотвествия категория - слово
 bayes.learn("technology", "github" :: "git" :: "tech" :: "technology" :: Nil)
 bayes.learn("weather", "sun" :: "rain" :: "cloud" :: "weather" :: "snow" :: Nil)
 bayes.learn("government", "ballot" :: "winner" :: "party" :: "money" :: "candidate" :: Nil)
 // Тестовые примеры
 val unknownText1 = "I use git".split(" ")
 val unknownText2 = "Today's weather is snow".split(" ")
 val unknownText3 = "I will vote for that party".split(" ")
 // Классификация
 println(bayes.classify(unknownText1).map(_.category).getOrElse("")) // technology
 println(bayes.classify(unknownText2).map(_.category).getOrElse("")) // weather
 println(bayes.classify(unknownText3).map(_.category).getOrElse("")) // government

EM-алгоритм

Освновная статья: EM-алгоритм[на 7.01.19 не создан].

SBT зависимость: 

 libraryDependencies += "com.tsukaby" %% "naive-bayes-classifier-scala" % "0.2.0"

Пример классификации используя smile.clustering.kmeans[23]: 

 import smile.clustering._
 import smile.data._
 import smile.plot._
 import smile.read

 val iris: AttributeDataset = read.table("iris.csv", delimiter = ",", response = Some((new NumericAttribute("class"), 2)))
 val x: Array[Array[Double]] = iris.x()
 val kMeans: KMeans = kmeans(x, k = 6, maxIter = 1000)
 val y = kMeans.getClusterLabel
 plot(x, y, '.', Palette.COLORS)

Бустинг, AdaBoost

Освновная статья: Бустинг, AdaBoost[на 5.01.19 не создан].

SBT зависимость: 

 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-scala" % "1.5.2"

Пример классификации датасета и вычисления F1 меры[24] используя smile.classification.adaboost[25]: 

 import smile.classification._
 import smile.data._
 import smile.plot._
 import smile.read
 import smile.validation.FMeasure

 val iris: AttributeDataset = read.table("iris.csv", delimiter = ",", response = Some((new NumericAttribute("class"), 2)))
 val x: Array[Array[Double]] = iris.x()
 val y: Array[Int] = iris.y().map(_.toInt)
 val ada: AdaBoost = adaboost(x, y, ntrees = 500, maxNodes = 2)
 val predictions: Array[Int] = x.map(ada.predict)
 val f1Score = new FMeasure().measure(predictions, y)
 plot(x, y, ada)

Уменьшение размерности

Освновная статья: Уменьшение размерности.

Примечания

Источник — «http://neerc.ifmo.ru/wiki/index.php?title=Примеры_кода_на_Scala&oldid=68620»