机器学习

DolphinDB实现了一系列常用的机器学习算法,例如最小二乘回归、随机森林、K-平均等,使用户能够方便地完成回归、分类、聚类等任务。这篇教程会通过具体的例子,介绍用DolphinDB脚本语言进行机器学习的流程。本文的所有例子都基于DolphinDB 1.10.11。

1. 第一个例子:对小样本数据进行分类

我们用UCI Machine Learning Repository上的wine数据,用来完成第一个随机森林分类模型的训练。

1.1. 加载数据

将数据下载到本地后,在DolphinDB中用loadText导入:

wineSchema = table(
    `Label`Alcohol`MalicAcid`Ash`AlcalinityOfAsh`Magnesium`TotalPhenols`Flavanoids`NonflavanoidPhenols`Proanthocyanins`ColorIntensity`Hue`OD280_OD315`Proline as name,
    `INT`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE as type
)
wine = loadText("D:/dataset/wine.data", schema=wineSchema)

1.2. 数据预处理

DolphinDB的randomForestClassifier函数要求类的标签的取值是[0, classNum)之间的整数。下载得到的wine数据的分类标签为1, 2, 3,需要更新为0, 1, 2:

update wine set Label = Label - 1

将数据按7:3分为训练集和测试集。本例编写了一个trainTestSplit函数以便划分。

def trainTestSplit(x, testRatio) {
    xSize = x.size()
    testSize = xSize * testRatio
    r = (0..(xSize-1)).shuffle()
    return x[r > testSize], x[r <= testSize]
}

wineTrain, wineTest = trainTestSplit(wine, 0.3)
wineTrain.size()    // 124
wineTest.size()     // 54

1.3. 使用randomForestClassifier进行随机森林分类

对训练集调用randomForestClassifier函数进行随机森林分类。该函数有四个必选参数,分别是:

  • ds: 输入的数据源,本例中用sqlDS函数生成。
  • yColName: 数据源中因变量的列名。
  • xColNames: 数据源中自变量的列名。
  • numClasses: 类的个数。
model = randomForestClassifier(
    sqlDS(<select * from wineTrain>),
    yColName=`Label,
    xColNames=`Alcohol`MalicAcid`Ash`AlcalinityOfAsh`Magnesium`TotalPhenols`Flavanoids`NonflavanoidPhenols`Proanthocyanins`ColorIntensity`Hue`OD280_OD315`Proline,
    numClasses=3
)

用训练得到的模型,对测试集进行预测:

predicted = model.predict(wineTest)

观察预测正确率:

> sum(predicted == wineTest.Label) \ wineTest.size();

0.925926

1.4. 模型持久化

saveModel函数将训练得到的模型保存到磁盘上:

model.saveModel("D:/model/wineModel.bin")

loadModel函数加载磁盘上的模型,并用于预测:

model = loadModel("D:/model/wineModel.bin")
predicted = model.predict(wineTest)

2. 分布式机器学习

上面的例子仅使用了小数据集作为示范。与常见的机器学习库不同,DolphinDB是为分布式环境而设计的,许多内置的机器学习算法对分布式环境有良好的支持。本章将介绍如何在DolphinDB分布式数据库上用逻辑回归算法完成分类模型的训练。

现有一个DolphinDB分布式数据库,按股票名分区,存储了各股票在2010年到2018年的每日OHLC数据。使用以下9个变量作为预测的指标:开盘价、最高价、最低价、收盘价、当天开盘价与前一天收盘价的差、当天开盘价与前一天开盘价的差、10天的移动平均值、相关系数、相对强弱指标(relative strength index, RSI)。

我们将用第二天的收盘价是否大于当天的收盘价作为预测的目标。

2.1. 数据预处理

在本例中,原始数据中的空值,可以通过ffill函数填充;对原始数据求10天移动平均值和RSI后,结果的前10行将会是空值,需要去除。我们将用transDS!函数对原始数据应用预处理步骤。本例中,求RSI用到了DolphinDB的ta模块,具体用法参见DolphinDBModules.

use ta

def preprocess(t) {
    ohlc = select ffill(Open) as Open, ffill(High) as High, ffill(Low) as Low, ffill(Close) as Close from t
    update ohlc set OpenClose = Open - prev(Close), OpenOpen = Open - prev(Open), S_10 = mavg(Close, 10), RSI = ta::rsi(Close, 10), Target = iif(next(Close) > Close, 1, 0)
    update ohlc set Corr = mcorr(Close, S_10, 10)
    return ohlc[10:]
}

加载数据后,通过sqlDS生成数据源,并通过transDS!用预处理函数转化数据源:

ohlc = database("dfs://trades").loadTable("ohlc")
ds = sqlDS(<select * from ohlc>).transDS!(preprocess)

2.2. 调用logisticRegression函数训练

函数logisticRegression有三个必选参数:

  • ds: 输入的数据源。
  • yColName: 数据源中因变量的列名。
  • xColNames: 数据源中自变量的列名。

上一节已经生成了输入的数据源,可以直接用作参数。

model = logisticRegression(ds, `Target, `Open`High`Low`Close`OpenClose`OpenOpen`S_10`RSI`Corr)

用训练的模型对一支股票的数据进行预测并计算分类准确率:

aapl = preprocess(select * from ohlc where Ticker = `AAPL)
predicted = model.predict(aapl)
score = sum(predicted == aapl.Target) \ aapl.size()    // 0.756522

3. 使用PCA为数据降维

主成分分析(Principal Component Analysis, 简称PCA)是机器学习中的常用分析。如果数据的维度太高,学习算法的效率可能很低下,通过PCA,将高维数据映射到低维空间,同时尽可能最小化信息损失,可以解决维度过多的问题。PCA的另一个应用是数据可视化,二维或三维的数据能便于用户理解。

以对wine数据进行分类为例,输入的数据集有13个因变量,对数据源调用pca函数,观察各主成分的方差权重。将normalize参数设为true,以对数据进行归一化处理。

xColNames = `Alcohol`MalicAcid`Ash`AlcalinityOfAsh`Magnesium`TotalPhenols`Flavanoids`NonflavanoidPhenols`Proanthocyanins`ColorIntensity`Hue`OD280_OD315`Proline
pcaRes = pca(
    sqlDS(<select * from wineTrain>),
    colNames=xColNames,
    normalize=true
)

返回值是一个字典,观察其中的explainedVarianceRatio,会发现压缩后的前三个维度的方差权重已经非常大,压缩为三个维度足够用于训练:

> pcaRes.explainedVarianceRatio;
[0.209316,0.201225,0.121788,0.088709,0.077805,0.075314,0.058028,0.045604,0.038463,0.031485,0.021256,0.018073,0.012934]

只保留前三个主成分:

components = pcaRes.components.transpose()[:3]

将主成分分析矩阵应用于输入的数据集,并调用randomForestClassifier进行训练。

def principalComponents(t, components, yColName, xColNames) {
    res = matrix(t[xColNames]).dot(components).table()
    res[yColName] = t[yColName]
    return res
}

ds = sqlDS(<select * from wineTrain>)
ds.transDS!(principalComponents{, components, `Class, xColNames})

model = randomForestClassifier(ds, yColName=`Class, xColNames=`col0`col1`col2, numClasses=3)

对测试集进行预测时,也需要提取测试集的主成分:

model.predict(wineTest.principalComponents(components, `Class, xColNames))

4. 线性回归以及Ridge、Lasso、ElasticNet回归

DolphinDB提供了ols和olsEx函数进行最小二乘回归(线性回归),一般在维度较低的数据上比较有效,维度比较大时会出现过拟合的现象。

Ridge,Lasso以及ElasticNet回归,是在最小二乘回归的基础上的改进,他们在不同的方面改进了这个问题。

Lasso在目标函数中加上L1正则,会使得部分学习到的特征权值为0,从而达到稀疏化和特征选择的目的。Ridge在目标函数中加上L2惩罚项,使得系数的绝对值变小。ElasticNet则是同时加上L1和L2惩罚项。

在DolphinDB中,这三个函数的接口分别是:

elasticNet(ds, yColName, xColNames, [alpha=1.0], [l1Ratio=0.5], [intercept=true], [normalize=false], [maxIter=1000], [tolerance=0.0001], [positive=false])

lasso(ds, yColName, xColNames, [alpha=1.0], [intercept=true], [normalize=false][maxIter=1000], [tolerance=0.0001], [positive=false])

ridge(ds, yColName, xColNames, [alpha=1.0], [intercept=true], [normalize=false], [maxIter=1000], [tolerance=0.0001], [solver='svd'])

三个函数的都有必选参数:

  • ds: 数据源或者内存表
  • yColName: 标签列的列名
  • xColNames: 数据列的列名

lasso是elasticNet 在 l1Ratio = 1时的特例,用的是相同的实现方法,使用坐标下降法求参数。ridge使用的是解析解,solver可以是svd或者cholesky。

训练模型:

model = lasso(sqlDS(<select * from t>), `y, `x0`x1, alpha=0.5)

对测试集进行预测:

model.predict(t)

5. 使用DolphinDB插件进行机器学习

除了内置的经典机器学习算法,DolphinDB还提供了一些插件。利用这些插件,我们可以方便地用DolphinDB的脚本语言调用第三方库进行机器学习。本节将以DolphinDB XGBoost插件为例,介绍使用插件进行机器学习的方法。

5.1. 加载XGBoost插件

从DolphinDB Plugin的GitHub页面下载已经编译好的XGBoost插件到本地。然后在DolphinDB中运行loadPlugin(pathToXgboost),其中pathToXgboost是下载的PluginXgboost.txt的路径:

pathToXgboost = "C:/DolphinDB/plugin/xgboost/PluginXgboost.txt"
loadPlugin(pathToXgboost)

5.2. 调用插件函数进行训练、预测

同样使用wine数据。XGBoost插件的训练函数xgboost::train的语法为xgboost::train(Y, X, [params], [numBoostRound=10], [xgbModel]),我们将训练数据wineTrain的Label列单独取出来作为输入的Y,将其他列保留作为输入的X:

Y = exec Label from wineTrain
X = select Alcohol, MalicAcid, Ash, AlcalinityOfAsh, Magnesium, TotalPhenols, Flavanoids, NonflavanoidPhenols, Proanthocyanins, ColorIntensity, Hue, OD280_OD315, Proline from wineTrain

训练前需要设置参数params字典。我们将训练一个多分类模型,故将params中的objective设为"multi:softmax",将分类的类别数num_class设为3。其他常见的参数有:

  • booster: 可以取"gbtree"或"gblinear"。gbtree采用基于树的模型进行提升计算,gblinear采用线性模型。
  • eta: 步长收缩值。每一步提升,会按eta收缩特征的权重,以防止过拟合。取值范围是[0,1],默认值是0.3。
  • gamma: 最小的损失减少值,仅当分裂树节点产生的损失减小大于gamma时才会分裂。取值范围是[0,∞],默认值是0。
  • max_depth: 树的最大深度。取值范围是[0,∞],默认值是6。
  • subsample: 采样的比例。减少这个参数的值可以避免过拟合。取值范围是(0,1],默认值是1。
  • lambda: L2正则的惩罚系数。默认值是0。
  • alpha: L1正则的惩罚系数。默认值是0。
  • seed: 随机数种子。默认值是0。

其他参数参见XGBoost的官方文档

在本例中,我们将设置objective, num_class, max_depth, eta, subsample这些参数:

params = {
    objective: "multi:softmax",
    num_class: 3,
    max_depth: 5,
    eta: 0.1,
    subsample: 0.9
}

训练模型,预测并计算分类准确率:

model = xgboost::train(Y, X, params)

testX = select Alcohol, MalicAcid, Ash, AlcalinityOfAsh, Magnesium, TotalPhenols, Flavanoids, NonflavanoidPhenols, Proanthocyanins, ColorIntensity, Hue, OD280_OD315, Proline from wineTest
predicted = xgboost::predict(model, testX)

sum(predicted == wineTest.Label) \ wineTest.size()    // 0.962963

同样,可以将模型持久化或加载已有模型:

xgboost::saveModel(model, "xgboost001.mdl")

model = xgboost::loadModel("xgboost001.mdl")

通过指定xgboost::train的xgbModel参数,对已有的模型进行增量训练:

model = xgboost::train(Y, X, params, , model)

6. 附录:DolphinDB机器学习函数

6.1. A. 机器学习训练函数

函数名类别说明是否支持分布式
adaBoostClassifier分类AdaBoost分类支持
adaBoostRegressor回归AdaBoost回归支持
elasticNet回归ElasticNet回归不支持
gaussianNB分类高斯朴素贝叶斯不支持
glm分类/回归广义线性模型支持
kmeans聚类K-均值不支持
knn分类K-近邻不支持
lasso回归Lasso回归不支持
logisticRegression分类逻辑回归支持
multinomialNB分类多项式朴素贝叶斯不支持
ols回归最小二乘线性回归不支持
olsEx回归最小二乘线性回归支持
pca降维主成分分析支持
randomForestClassifier分类随机森林分类支持
randomForestRegressor回归随机森林回归支持
ridge回归Ridge回归支持

6.2. B. 机器学习工具函数

函数名说明
loadModel加载模型
saveModel保存模型
predict使用模型预测

6.3. C. 机器学习插件

插件名类别说明
XGBoost分类/回归基于XGBoost的梯度提升
svm分类/回归基于libsvm的支持向量机