随机森林演算法实现的性能对比测试
随机森林是常用的机器学习演算法，既可以用于分类问题，也可用于回归问题。本文对scikit-learn、Spark MLlib、DolphinDB、xgboost四个平台的随机森林演算法实现进行对比测试。评价指标包括内存占用、运行速度和分类准确性。本次测试使用模拟生成的数据作为输入进行二分类训练，并用生成的模型对模拟数据进行预测。
1. 测试软体
本次测试使用的各平台版本如下：
scikit-learn：Python 3.7.1，scikit-learn 0.20.2
Spark MLlib：Spark 2.0.2，Hadoop 2.7.2
DolphinDB：0.82
xgboost：Python package，0.81
2. 环境配置
CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 2.20GHz（共24核48线程）
RAM：512GB
操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804
在各平台上进行测试时，都会把数据载入到内存中再进行计算，因此随机森林演算法的性能与磁碟无关。
3. 数据生成
本次测试使用DolphinDB脚本产生模拟数据，并导出为CSV文件。训练集平均分成两类，每个类别的特征列分别服从两个中心不同，标准差相同，且两两独立的多元正态分布N(0, 1)和N(2/sqrt(20), 1)。训练集中没有空值。
假设训练集的大小为n行p列。本次测试中n的取值为10,000、100,000、1,000,000，p的取值为50。
由于测试集和训练集独立同分布，测试集的大小对模型准确性评估没有显著影响。本次测试对于所有不同大小的训练集都采用1000行的模拟数据作为测试集。
产生模拟数据的DolphinDB脚本见附录1。
4. 模型参数
在各个平台中都采用以下参数进行随机森林模型训练：
- 树的棵数：500
- 最大深度：分别在4个平台中测试了最大深度为10和30两种情况
- 划分节点时选取的特征数：总特征数的平方根，即integer(sqrt(50))=7
- 划分节点时的不纯度（Impurity）指标：基尼指数（Gini index），该参数仅对Python scikit-learn、Spark MLlib和DolphinDB有效
- 采样的桶数：32，该参数仅对Spark MLlib和DolphinDB有效
- 并发任务数：CPU线程数，Python scikit-learn、Spark MLlib和DolphinDB取48，xgboost取24。
在测试xgboost时，尝试了参数nthread（表示运行时的并发线程数）的不同取值。但当该参数取值为本次测试环境的线程数（48）时，性能并不理想。进一步观察到，在线程数小于10时，性能与取值成正相关。在线程数大于10小于24时，不同取值的性能差异不明显，此后，线程数增加时性能反而下降。该现象在xgboost社区中也有人讨论过。因此，本次测试在xgboost中最终使用的线程数为24。
5. 测试结果
测试脚本见附录2~5。
当树的数量为500，最大深度为10时，测试结果如下表所示：
当树的数量为500，最大深度为30时，测试结果如下表所示：
从准确率上看，Python scikit-learn、Spark MLlib和DolphinDB的准确率比较相近，略高于xgboost的实现；从性能上看，从高到低依次为DolphinDB、Python scikit-learn、xgboost、Spark MLlib。
在本次测试中，Python scikit-learn的实现使用了所有CPU核。
Spark MLlib的实现没有充分使用所有CPU核，内存占用最高，当数据量为10,000时，CPU峰值占用率约8%，当数据量为100,000时，CPU峰值占用率约为25%，当数据量为1,000,000时，它会因为内存不足而中断执行。
DolphinDB的实现使用了所有CPU核，并且它是所有实现中速度最快的，但内存占用是scikit-learn的2-7倍，是xgboost的3-9倍。DolphinDB的随机森林演算法实现提供了numJobs参数，可以通过调整该参数来降低并行度，从而减少内存占用。详情请参考DolphinDB用户手册。
xgboost常用于boosted trees的训练，也能进行随机森林演算法。它是演算法迭代次数为1时的特例。xgboost实际上在24线程左右时性能最高，其对CPU线程的利用率不如Python和DolphinDB，速度也不及两者。其优势在于内存占用最少。另外，xgboost的具体实现也和其他平台的实现有所差异。例如，没有bootstrap这一过程，对数据使用无放回抽样而不是有放回抽样。这可以解释为何它的准确率略低于其它平台。
6. 总结
Python scikit-learn的随机森林演算法实现在性能、内存开销和准确率上的表现比较均衡，Spark MLlib的实现在性能和内存开销上的表现远远不如其他平台。DolphinDB的随机森林演算法实现性能最优，并且DolphinDB的随机森林演算法和资料库是无缝集成的，用户可以直接对资料库中的数据进行训练和预测，并且提供了numJobs参数，实现内存和速度之间的平衡。而xgboost的随机森林只是迭代次数为1时的特例，具体实现和其他平台差异较大，最佳的应用场景为boosted tree。
附录
1. 模拟生成数据的DolphinDB脚本
def genNormVec(cls, a, stdev, n) {
return norm(cls * a, stdev, n)
}
def genNormData(dataSize, colSize, clsNum, scale, stdev) {
t = table(dataSize:0, `cls join ("col" + string(0..(colSize-1))), INT join take(DOUBLE,colSize))
classStat = groupby(count,1..dataSize, rand(clsNum, dataSize))
for(row in classStat){
cls = row.groupingKey
classSize = row.count
cols = [take(cls, classSize)]
for (i in 0:colSize)
cols.append!(genNormVec(cls, scale, stdev, classSize))
tmp = table(dataSize:0, `cls join ("col" + string(0..(colSize-1))), INT join take(DOUBLE,colSize))
insert into t values (cols)
cols = NULL
tmp = NULL
}
return t
}
colSize = 50
clsNum = 2
t1m = genNormData(10000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)
saveText(t1m, "t10k.csv")
t10m = genNormData(100000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)
saveText(t10m, "t100k.csv")
t100m = genNormData(1000000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)
saveText(t100m, "t1m.csv")
t1000 = genNormData(1000, colSize, clsNum, 2 / sqrt(20), 1.0)
saveText(t1000, "t1000.csv")
2. Python scikit-learn的训练和预测脚本
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor
from time import *
test_df = pd.read_csv("t1000.csv")
def evaluate(path, model_name, num_trees=500, depth=30, num_jobs=1):
df = pd.read_csv(path)
y = df.values[:,0]
x = df.values[:,1:]
test_y = test_df.values[:,0]
test_x = test_df.values[:,1:]
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_depth=depth, n_jobs=num_jobs)
start = time()
rf.fit(x, y)
end = time()
elapsed = end - start
print("Time to train model %s: %.9f seconds" % (model_name, elapsed))
acc = np.mean(test_y == rf.predict(test_x))
print("Model %s accuracy: %.3f" % (model_name, acc))
evaluate("t10k.csv", "10k", 500, 10, 48) # choose your own parameter
3. Spark MLlib的训练和预测代码（Scala实现）
import org.apache.spark.mllib.tree.configuration.FeatureType.Continuous
import org.apache.spark.mllib.tree.model.{DecisionTreeModel, Node}
object Rf {
def main(args: Array[String]) = {
evaluate("/t100k.csv", 500, 10) // choose your own parameter
}
def processCsv(row: Row) = {
val label = row.getString(0).toDouble
val featureArray = (for (i <- 1 to (row.size-1)) yield row.getString(i).toDouble).toArray
val features = Vectors.dense(featureArray)
LabeledPoint(label, features)
}
def evaluate(path: String, numTrees: Int, maxDepth: Int) = {
val spark = SparkSession.builder.appName("Rf").getOrCreate()
import spark.implicits._
val numClasses = 2
val categoricalFeaturesInfo = Map[Int, Int]()
val featureSubsetStrategy = "sqrt"
val impurity = "gini"
val maxBins = 32
val d_test = spark.read.format("CSV").option("header","true").load("/t1000.csv").map(processCsv).rdd
d_test.cache()
println("Loading table (1M * 50)")
val d_train = spark.read.format("CSV").option("header","true").load(path).map(processCsv).rdd
d_train.cache()
println("Training table (1M * 50)")
val now = System.nanoTime
val model = RandomForest.trainClassifier(d_train, numClasses, categoricalFeaturesInfo,
numTrees, featureSubsetStrategy, impurity, maxDepth, maxBins)
println(( System.nanoTime - now )/1e9)
val scoreAndLabels = d_test.map { point =>
val score = model.trees.map(tree => softPredict2(tree, point.features)).sum
if (score * 2 > model.numTrees)
(1.0, point.label)
else
(0.0, point.label)
}
val metrics = new MulticlassMetrics(scoreAndLabels)
println(metrics.accuracy)
}
def softPredict(node: Node, features: Vector): Double = {
if (node.isLeaf) {
//if (node.predict.predict == 1.0) node.predict.prob else 1.0 - node.predict.prob
node.predict.predict
} else {
if (node.split.get.featureType == Continuous) {
if (features(node.split.get.feature) <= node.split.get.threshold) {
softPredict(node.leftNode.get, features)
} else {
softPredict(node.rightNode.get, features)
}
} else {
if (node.split.get.categories.contains(features(node.split.get.feature))) {
softPredict(node.leftNode.get, features)
} else {
softPredict(node.rightNode.get, features)
}
}
}
}
def softPredict2(dt: DecisionTreeModel, features: Vector): Double = {
softPredict(dt.topNode, features)
}
}
4. DolphinDB的训练和预测脚本
def createInMemorySEQTable(t, seqSize) {
db = database("", SEQ, seqSize)
dataSize = t.size()
ts = ()
for (i in 0:seqSize) {
ts.append!(t[(i * (dataSize/seqSize)):((i+1)*(dataSize/seqSize))])
}
return db.createPartitionedTable(ts, `tb)
}
def accuracy(v1, v2) {
return (v1 == v2).sum() v2.size()
}
def evaluateUnparitioned(filePath, numTrees, maxDepth, numJobs) {
test = loadText("t1000.csv")
t = loadText(filePath); clsNum = 2; colSize = 50
timer res = randomForestClassifier(sqlDS(<select * from t>), `cls, `col + string(0..(colSize-1)), clsNum, sqrt(colSize).int(), numTrees, 32, maxDepth, 0.0, numJobs)
print("Unpartitioned table accuracy = " + accuracy(res.predict(test), test.cls).string())
}
evaluateUnpartitioned("t10k.csv", 500, 10, 48) // choose your own parameter
5. xgboost的训练和预测脚本
import pandas as pd
import numpy as np
import xgboost as xgb
from time import *
def load_csv(path):
df = pd.read_csv(path)
target = df[cls]
df = df.drop([cls], axis=1)
return xgb.DMatrix(df.values, label=target.values)
dtest = load_csv(/hdd/hdd1/twonormData/t1000.csv)
def evaluate(path, num_trees, max_depth, num_jobs):
dtrain = load_csv(path)
param = {num_parallel_tree:num_trees, max_depth:max_depth, objective:binary:logistic,
nthread:num_jobs, colsample_bylevel:1/np.sqrt(50)}
start = time()
model = xgb.train(param, dtrain, 1)
end = time()
elapsed = end - start
print("Time to train model: %.9f seconds" % elapsed)
prediction = model.predict(dtest) > 0.5
print("Accuracy = %.3f" % np.mean(prediction == dtest.get_label()))
evaluate(t10k.csv, 500, 10, 24) // choose your own parameter
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