決策樹分類模型預(yù)測(cè)網(wǎng)站熱度

河南省實(shí)驗(yàn)中學(xué) 李鈺通

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，瀏覽網(wǎng)站已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分。網(wǎng)站分為熱門網(wǎng)站和非熱門網(wǎng)站，熱門網(wǎng)站可以產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益，因此預(yù)測(cè)網(wǎng)站的熱度具有重大意義。預(yù)測(cè)網(wǎng)站熱度，對(duì)投資人來(lái)說(shuō)，他們可以評(píng)判一個(gè)網(wǎng)站是否值得投資，避免在投資過(guò)程中產(chǎn)生資源的浪費(fèi)；對(duì)管理者來(lái)說(shuō)，網(wǎng)站熱度的預(yù)測(cè)則可以更好且較為準(zhǔn)確地預(yù)估網(wǎng)站發(fā)展的趨勢(shì)，可以指導(dǎo)網(wǎng)站管理者做出相應(yīng)的調(diào)整。這對(duì)網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)工作起到了一定的指導(dǎo)作用。

決策樹算法經(jīng)常被應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的處理中[1]。網(wǎng)站熱度的預(yù)測(cè)中，需要處理大量的信息，決策樹算法可以很好地處理這個(gè)方面的問題。我們運(yùn)用Spark平臺(tái)的并行計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的高效準(zhǔn)確處理，對(duì)網(wǎng)站的熱度進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2 決策樹分類算法

2.1 算法原理

決策樹分類算法是以實(shí)例為基礎(chǔ)的歸納學(xué)習(xí)算法，屬于數(shù)據(jù)分類方法。決策樹學(xué)習(xí)著眼于從一組無(wú)秩序、無(wú)規(guī)則的事實(shí)中推理出決策樹表示形式的分類規(guī)則，通常用來(lái)形成分類器和預(yù)測(cè)模型。

2.2 決策樹算法的優(yōu)點(diǎn)

決策樹算法相比于其他算法，擁有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

（1）決策樹易于理解和掌握，人們?cè)谕ㄟ^(guò)解釋后都有能力去理解決策樹所表達(dá)的意思并進(jìn)行應(yīng)用。

（2）決策樹模型是一個(gè)白盒模型。如果給定一個(gè)觀察的模型，那么根據(jù)所產(chǎn)生的決策樹很容易就能推出相應(yīng)的邏輯表達(dá)式。

（3）易于通過(guò)靜態(tài)測(cè)試來(lái)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)測(cè)。

（4）在相對(duì)短的時(shí)間內(nèi)能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)源做出可行且效果良好的結(jié)果。

2.3 決策樹算法的并行化

算法是求解問題的方法和步驟，并行算法可以實(shí)現(xiàn)在并行系統(tǒng)上用多個(gè)處理器聯(lián)合求解問題。當(dāng)需要處理海量信息時(shí)，利用并行算法可以極大提高運(yùn)行效率和結(jié)果的質(zhì)量[2]。傳統(tǒng)的串行化算法在面對(duì)數(shù)據(jù)量較小的情況時(shí)具有較快的運(yùn)行速度和準(zhǔn)確率。但當(dāng)用串行算法計(jì)算海量數(shù)據(jù)時(shí)，就會(huì)導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，工作效率低，預(yù)測(cè)精確度有偏差的情況。這時(shí)并行計(jì)算便體現(xiàn)出它的優(yōu)越性來(lái)，多個(gè)處理器同時(shí)計(jì)算，既提高了效率，又提升了準(zhǔn)確度，在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面起到了相當(dāng)廣泛且重要的作用[3]。

Spark是由加州大學(xué)伯克利分校開發(fā)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，其性能優(yōu)于Hadoop，擁有更快的速度，提供了80多個(gè)高級(jí)計(jì)算符，易用性強(qiáng)，支持多種資源管理器[4]。本次實(shí)驗(yàn)探究選用Spark平臺(tái)作為大數(shù)據(jù)處理工具，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果快速準(zhǔn)確，有效地保證了實(shí)驗(yàn)的正常進(jìn)行[5]。

3 網(wǎng)站熱度預(yù)測(cè)模型建模過(guò)程

3.1 數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)說(shuō)明

本次研究中所用數(shù)據(jù)來(lái)源為www.kaggle.com/c/stumbleupon/data。數(shù)據(jù)集中，每條記錄包括27個(gè)字段。其中，字段1-3是網(wǎng)站的描述字段，不作為分析時(shí)的特征屬性。字段4-26為算法分析中的特征字段，包括網(wǎng)站分類、網(wǎng)站分類的評(píng)分等。最后一個(gè)字段為label字段，代表了網(wǎng)站的分類信息。其中，0代表網(wǎng)頁(yè)為非熱門網(wǎng)站，1代表網(wǎng)站為熱門網(wǎng)站。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

運(yùn)行Spark平臺(tái)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換產(chǎn)生RDD，然后將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以8:1:1的比例隨機(jī)分成三個(gè)數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集，校驗(yàn)集和測(cè)試集，以用于實(shí)驗(yàn)的下一部分[6]。其中，訓(xùn)練模型使用訓(xùn)練集，評(píng)估模型使用校驗(yàn)集。為了提高程序的運(yùn)行效率，將數(shù)據(jù)暫時(shí)存放在內(nèi)存中[7]。

3.3 超參數(shù)

算法的超參數(shù)分別為：maxBins參數(shù)、maxDepth參數(shù)和Impurity參數(shù)[8]。其中，maxBins參數(shù)代表決策樹每個(gè)節(jié)點(diǎn)的最大分支數(shù)目，maxDepth參數(shù)表示決策樹的最大深度，Impurity參數(shù)表示評(píng)判決策樹分裂優(yōu)劣的方式，其值包含兩種，分別為基尼指數(shù)（gini）和熵（entropy）。

3.4 模型的評(píng)估指標(biāo)

決策樹分類模型的評(píng)估指標(biāo)是AUC（精確度）[8]。AUC越高，模型的精確度越高，預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確；反之，AUC越低，則模型的精確度越低，與真實(shí)情況越不符合。

3.5 訓(xùn)練評(píng)估模型

（1）使用2個(gè)不同的Impurity參數(shù)，其他參數(shù)保持不變，分別訓(xùn)練評(píng)估模型。經(jīng)過(guò)Spark平臺(tái)的處理，得到了不同參數(shù)組合下訓(xùn)練出的模型的AUC和訓(xùn)練時(shí)間圖像。根據(jù)圖像可以看出，對(duì)于Impurity參數(shù)而言，值為gini（基尼指數(shù)）時(shí)與值為entropy（熵）時(shí)相比，訓(xùn)練得到的模型的AUC相差不大，而gini所需要的時(shí)間卻是entropy的2.5倍左右。Impurity參數(shù)值為entropy時(shí)所用的時(shí)間短，而且訓(xùn)練得出的模型的AUC高，因此在這種情況之下應(yīng)該將Impurity參數(shù)的值設(shè)置為entropy。

（2）使用6個(gè)不同的maxDepth參數(shù)，其他參數(shù)的值保持不變，分別訓(xùn)練評(píng)估模型，得到了不同參數(shù)組合下訓(xùn)練出的模型的AUC和訓(xùn)練時(shí)間圖像。從訓(xùn)練評(píng)估的結(jié)果來(lái)看，隨著maxDepth參數(shù)的增大，訓(xùn)練模型所需要的時(shí)間也逐漸增大。當(dāng)maxDepth的值為25時(shí)，訓(xùn)練模型所需要的時(shí)間較少，且AUC最高。因此，這種情況下選擇5作為maxDepth參數(shù)的值訓(xùn)練模型更加有效。

（3）使用6個(gè)不同的maxBins參數(shù)，其他參數(shù)保持不變，分別訓(xùn)練評(píng)估模型，得到了不同參數(shù)組合下訓(xùn)練出的模型的AUC和訓(xùn)練時(shí)間圖像。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像得出，當(dāng)maxBins為10的時(shí)候，訓(xùn)練模型所需要的時(shí)間較少，且AUC最高。因此，在這種情況下將max-Bins參數(shù)的值設(shè)置為10，可以花費(fèi)更少的時(shí)間訓(xùn)練出最優(yōu)模型。

（4）將所有的參數(shù)值排列組合，得到72個(gè)不同的參數(shù)組合，使用它們分別訓(xùn)練評(píng)估模型，并從得出的72個(gè)模型之中選擇出一個(gè)AUC（精確度）最高的模型，即最優(yōu)模型。最優(yōu)模型對(duì)應(yīng)的參數(shù)組合即最優(yōu)參數(shù)組合。實(shí)驗(yàn)得出，最優(yōu)參數(shù)組合為（Impurity：entropy，maxDepth：5，maxBins：10），最優(yōu)模型的AUC值為0.797。

3.6 測(cè)試模型

使用測(cè)試集測(cè)試模型，將得到的AUC和訓(xùn)練評(píng)估階段得到的最優(yōu)模型的AUC比較，如果兩者相差不大，就代表此模型不存在過(guò)擬合問題。實(shí)驗(yàn)得出，測(cè)試階段中模型的AUC為0.756，與訓(xùn)練評(píng)估階段得出的AUC相近，所以此模型不存在過(guò)擬合問題，可以用于實(shí)際的預(yù)測(cè)中。

3.7 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

最后，我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中使用無(wú)過(guò)擬合問題的最優(yōu)模型對(duì)網(wǎng)站的熱門程度進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到一系列預(yù)測(cè)結(jié)果。例如，www.lynnskichenadventures.com被預(yù)測(cè)為熱門網(wǎng)站，www.xcelerationfitness.com被預(yù)測(cè)為非熱門網(wǎng)站。

4 結(jié)束語(yǔ)

我們正處于大數(shù)據(jù)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)呈“爆炸式”增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的處理方法越來(lái)越無(wú)法適應(yīng)當(dāng)今海量數(shù)據(jù)處理的需求，而大數(shù)據(jù)技術(shù)很好地解決了這一問題。本次研究中，利用Spark大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的計(jì)算能力，使用并行化的決策樹算法訓(xùn)練模型，最終得出最優(yōu)的預(yù)測(cè)模型。該模型可以較為精確地預(yù)測(cè)網(wǎng)站的熱度，具有較高的實(shí)用價(jià)值。