用于分类的GBT(Gradient-Boosted Trees)算法，基于J.H. Friedman. “Stochastic Gradient Boosting”实现，目前不支持多分类任务。Gradient Boosting vs. TreeBoost:

• 本实现基于Stochastic Gradient Boosting(随机梯度提升)，而不是TreeBoost
• 两种方法都是通过最小化损失函数，学习树的集成
• TreeBoost方法相对于原始方法，基于损失函数对叶节点的输出进行了额外的修改
• Spark考虑未来实现TreeBoost

GBTClassifier类

定义

一个唯一标识uid，继承了Predictor类，继承了GBTClassifierParams、DefaultParamsWritable、Logging特质。其中Predictor中的三个元素分别代表: 特征类型、学习器、学习到用于预测的模型。

class GBTClassifier(override val uid: String) 
extends Predictor[Vector, GBTClassifier, GBTClassificationModel] 
with GBTClassifierParams with DefaultParamsWritable with Logging 
{
    def this() = this(Identifiable.randomUID("gbtc"))
    ...
}

参数

为了兼容JAVA API，覆盖了继承自特质(with trait)的参数setter方法。

1. TreeClassifierParams参数

• maxDepth
  树的最大深度，0意味着只有一个叶节点，1意味着有一个内部节点+两个叶节点。
  支持：>=0
  默认：5
• maxBins
  用于离散连续特征的最大分桶数，用于每个节点特征分裂时分裂点的选择，分桶数越大意味着粒度越高。
  支持：>=2并且>=任一类别特征的分类数
  默认：32
• minInstancesPerNode
  分裂后每个子节点含有的最小样本数，如果分裂后左孩子或右孩子含有的样本数少于该值，则该分裂无效。
  支持：>=1
  默认：1
• minInfoGain
  树节点分裂时的最小信息增益。
  支持：>=0.0
  默认：0.0
• maxMemoryInMB
  每次会对一组节点进行切分，分组是按照树的层次逐步进行。每组需要切分的节点个数视内存大小而定，如果内存太小，每次只能切分一个节点。单位MB
  默认：256MB
• cacheNodeIds
  如果为true，算法会为每个实例缓存树节点ID；如果为false，算法会将树传递给执行器用于匹配实例和树节点。缓存有利于加速训练深度较大的树，用户可以通过参数checkpointInterval设置缓存被检查的频率或者不检查。
  默认：false
• checkpointInterval
  表示缓存的树节点ID的检查频率，当cacheNodeIds为true并且检查目录(checkpoint directory)通过sparkContext设置过才有效。
  支持：>=1或者-1代表不检查，10意味着每10次迭代检查一次。
  默认：10
• impurity
  用于计算信息增益的准则。不支持通过GBTClassifier.setImpurity方法设置该值。
  支持：entropy、gini
  默认：gini

1. TreeEnsembleParams参数

• subsamplingRate
  每一次迭代训练基学习器(决策树)时所使用的训练数据集的百分比。
  支持：(0, 1]
  默认：1.0
• seed
  随机数种子
  默认：this.getClass.getName.hashCode.toLong

1. GBTParams参数

• maxIter
  最大迭代次数
  支持：>=0
  默认：20
• stepSize
  学习率(learning rate/step size)参数，用于缩小(shrinking)每个基学习器的贡献。
  支持：(0, 1]
  默认：0.1

1. GBTClassifierParams参数

• lossType
  GBT最小化的损失函数，不区分大小写。
  支持：logistic
  默认：logistic

方法

1. copy方法
   GBTClassifier的拷贝函数。
2. train方法
   GBTClassifier类的主要方法，用于训练得到学习好的用于预测的模型。

// @input: 训练数据, DataSet
// @output: 学习到的模型, GBTClassificationModel
override protected def train(dataset: Dataset[_]):
GBTClassificationModel = {
    // 得到类别特征
    val categoricalFeatures: Map[Int, Int] =
    MetadataUtils.getCategoricalFeatures(dataset.schema($(featuresCol)))
    // 转换训练数据并进行验证
    // 将DataSet转换成RDD[LabeledPoint]
    // 只支持二分类，要求label为0或1
    val oldDataset: RDD[LabeledPoint] =
        dataset.select(col($(labelCol)), col($(featuresCol))).rdd.map {
            case Row(label: Double, features: Vector) =>
                require(label == 0 || label == 1, s"GBTClassifier was given dataset with invalid label $label.  Labels must be in {0,1}; note that GBTClassifier currently only supports binary classification.")
            LabeledPoint(label, features)
        }
    // 获得特征个数及boosting策略
    val numFeatures = oldDataset.first().features.size
    val boostingStrategy = super.getOldBoostingStrategy(categoricalFeatures, OldAlgo.Classification)
    // 用于记录日志
    val instr = Instrumentation.create(this, oldDataset)
    instr.logParams(params: _*)
    instr.logNumFeatures(numFeatures)
    instr.logNumClasses(2)
    // 调用GradientBoostedTrees训练得到一组学习器及其权重
    val (baseLearners, learnerWeights) = GradientBoostedTrees.run(oldDataset, boostingStrategy, $(seed))
    // 将学到的模型封装成GBTClassificationModel并返回
    val m = new GBTClassificationModel(uid, baseLearners, learnerWeights, numFeatures)
    instr.logSuccess(m)
    m
}

GBTClassifier对象

object GBTClassifier extends DefaultParamsReadable[GBTClassifier] {
    // final变量，访问支持的损失函数类型
    final val supportedLossTypes: Array[String] = GBTClassifierParams.supportedLossTypes
    // 从目录中加载GBTClassifier
    override def load(path: String): GBTClassifier = super.load(path)
}

GBTClassificationModel类

用于分类的GBT模型，仅支持二分类，支持连续特征和类别特征。

定义

继承了PredictionModel类以及多个特质，其中PredictionModel的两个元素分别代表特征类型、学习到用于预测的模型。

class GBTClassificationModel private[ml](
    override val uid: String,
    private val _trees: Array[DecisionTreeRegressionModel],
    private val _treeWeights: Array[Double],
    override val numFeatures: Int)
extends PredictionModel[Vector, GBTClassificationModel]
with GBTClassifierParams 
with TreeEnsembleModel[DecisionTreeRegressionModel]
with MLWritable with Serializable 
{
    // 检查_trees.nonEmpty
    // 检查_trees.length == _treeWeights.length
    val numTrees: Int = _trees.length
    ...
}

方法

1. transformImpl方法
   首先将GBTClassificationModel进行广播，然后通过udf进行预测数据，udf中调用predict方法实现。

override protected def transformImpl(dataset: Dataset[_]): DataFrame = {
    // 广播本类
    val bcastModel = dataset.sparkSession.sparkContext.broadcast(this)
    val predictUDF = udf { (features: Any) =>
        // udf通过本类的predict方法实现
        bcastModel.value.predict(features.asInstanceOf[Vector])
    }
    // 使用udf将特征数据转换成预测数据
    dataset.withColumn($(predictionCol), predictUDF(col($(featuresCol))))
  }

1. predict方法
   关键的预测方法，先得到每个基学习器的预测值，然后进行融合得到最终的预测结果，最后得到类别结果。可以看到这里得到的预测值不是概率而是类别0/1，因为label被转换成了-1/+1，所以这里通过prediction>0.0得到预测lebel。

override protected def predict(features: Vector): Double = {
    // 得到每棵树的预测结果
    val treePredictions = _trees.map(_.rootNode.predictImpl(features).prediction)
    // 乘以权重之后求和得到融合结果
    val prediction = blas.ddot(numTrees, treePredictions, 1, _treeWeights, 1)
    // 得到预测lebel
    if (prediction > 0.0) 1.0 else 0.0
  }

1. copy方法
   GBTClassificationModel的拷贝方法。
2. toOld方法
   将ml的模型转换成mllib中老的API，ml域的私有方法。

private[ml] def toOld: OldGBTModel = {
    new OldGBTModel(OldAlgo.Classification, _trees.map(_.toOld), _treeWeights)
}

1. write方法
   调用GBTClassificationModel对象的方法保存本模型。

override def write: MLWriter = new GBTClassificationModel.GBTClassificationModelWriter(this)

GBTClassificationModel对象

1. fromOld方法
   从老的API中转换出当前模型
2. GBTClassificationModelReader类
   私有类，其中的load方法用于从目录中读取模型
3. GBTClassificationModelWriter类
   私有类，其中的saveImpl方法用于将本模型保存
4. read方法
   新建GBTClassificationModelReader类
5. load方法