spark中调用xgboost实现2分类时需对rawPrediction修改

1、修改代码

  private def amendXGBPred(res: Dataframe): Dataframe = {
    val columns = res.columns

    if (columns.contains("rawPrediction")) {
      val aRes  = res.withColumnRenamed("rawPrediction", "rawPrediction_Ori")
      val code = (arg: Vector) => {//这个函数使原来的vector，变成新的vector
        val rawPre = arg.apply(0)
        new DenseVector(Array(-1.0 * rawPre, rawPre))
      }
      val addCol = udf(code)
      val columns = aRes.columns
      aRes.selectExpr(columns:_*).withColumn("rawPrediction", addCol(aRes("rawPrediction_Ori")))
    } else {
      res
    }

2、原由

一般的2分类模型，rawPrediction有2列，一列是分类为0的原始预测数值、一列是1的；

但，XGBoost 0.81 Java 开源版本有bug,二分类预测结果rawPrediction只有一列数据，是分类为1的预测数值；

而，spark内置的交叉验证源代码评估时使用的是rawPrediction列，因此对XGBoost算法产生的rawPrediction列进行下调整修改；

3、图片