在pyspark上,可以调用pyspark.sparkcontext,pyspark.sparkconf,pyspark.mllib模块,最终目的实现SVM对于新闻的分类。现有数据包,为一个两级目录树的文件夹,子目录为新闻的分类,目录树结点为新闻正文的中文文本。现在要对数据进行处理,从hdfs上加载文件,对新闻分类和新闻正文转化成rdd对象,要求对于正文的处理使用tf-idf进行数据的清洗,停用词处理等。处理完数据集,输出部分内容显示中间结果。后续调用mllib库,进行SVM模型训练,并进行预测给出评估

时间: 2023-12-15 19:05:36 浏览: 90
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SVM.rar_SVM_SVM matlab_SVM matlab pudn_svm 分类_svm.7.0

好的,这是一个比较复杂的任务。让我们一步步来完成它。 首先,我们需要从HDFS上加载文件。在pyspark中,我们可以使用`SparkContext`对象的`textFile()`方法来加载文本文件。假设你已经在Spark集群中创建了一个`SparkContext`对象,你可以使用以下代码将文件加载到RDD中: ```python data_rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/directory") ``` 这将把文件夹中的所有文件读入RDD中。现在,我们需要将每个文档的类别和内容分离,并将其转换为一个`(类别, 内容)`对的RDD。假设你的数据集的目录结构如下: ``` root/ ├── category_1/ │ ├── doc_1.txt │ ├── doc_2.txt │ └── ... ├── category_2/ │ ├── doc_1.txt │ ├── doc_2.txt │ └── ... └── ... ``` 你可以使用以下代码来分离类别和内容: ```python import os def get_category_and_content(path): category = os.path.basename(os.path.dirname(path)) with open(path, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() return (category, content) data_rdd = data_rdd.map(get_category_and_content) ``` 现在,我们已经得到了一个`(类别, 内容)`对的RDD。接下来,我们需要对内容进行清洗,包括去除停用词和使用tf-idf进行特征提取。对于中文文本,你可以使用`jieba`库进行分词和去停用词。你还可以使用`pyspark.ml.feature`模块中的`HashingTF`和`IDF`类来进行tf-idf特征提取。 ```python import jieba from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, StopWordsRemover # 停用词列表 stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8')] # 分词函数 def seg(text): return [word for word in jieba.cut(text) if word not in stopwords] # 将内容转换为词袋向量 hashingTF = HashingTF(inputCol="text_seg", outputCol="rawFeatures", numFeatures=10000) data_rdd = data_rdd.map(lambda x: (x[0], seg(x[1]))) df = spark.createDataFrame(data_rdd, ["category", "text_seg"]) featurizedData = hashingTF.transform(df) # 计算tf-idf idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features") idfModel = idf.fit(featurizedData) rescaledData = idfModel.transform(featurizedData) ``` 现在,我们已经得到了一个包含tf-idf特征向量的DataFrame。接下来,我们可以使用`pyspark.mllib`模块中的`SVMWithSGD`类来训练SVM模型,并使用训练好的模型进行预测和评估。 ```python from pyspark.mllib.classification import SVMWithSGD, SVMModel from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint # 将DataFrame转换为LabeledPoint类型 label_rdd = featurizedData.select("category").rdd.zipWithIndex().map(lambda x: (x[1], x[0][0])) data_rdd = rescaledData.select("features").rdd.zipWithIndex().map(lambda x: (x[1], x[0][0])) labeled_data = label_rdd.join(data_rdd).map(lambda x: LabeledPoint(x[1][0], x[1][1])) # 将数据划分为训练集和测试集 (trainingData, testData) = labeled_data.randomSplit([0.7, 0.3]) # 训练SVM模型 model = SVMWithSGD.train(trainingData) # 在测试集上进行预测 predictions = model.predict(testData.map(lambda x: x.features)) # 评估模型性能 labelsAndPredictions = testData.map(lambda lp: lp.label).zip(predictions) testErr = labelsAndPredictions.filter(lambda lp: lp[0] != lp[1]).count() / float(testData.count()) print("Test Error = " + str(testErr)) ``` 这样,我们就完成了整个任务。你可以根据需要对代码进行修改和优化。
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