什么是PS-SMART回归算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及直方图近似等优化技术。

使用限制

PS-SMART回归组件的输入数据必须满足以下要求：

PS-SMART回归组件的目标列仅支持数值类型。如果MaxCompute表数据是STRING类型，则需要进行类型转换。
如果数据是KV格式，则特征ID必须为正整数，特征值必须为实数。如果特征ID为字符串类型，则需要使用序列化组件进行序列化。如果特征值为类别型字符串，需要进行特征离散化等特征工程处理。
虽然PS-SMART回归组件支持数十万特征任务，但是消耗资源大且运行速度慢，可以使用GBDT类算法进行训练。GBDT类算法适合直接使用连续特征进行训练，除需要对类别特征进行One-Hot编码（筛除低频特征）外，不建议对其他连续型数值特征进行离散化。
PS-SMART算法会引入随机性。例如，data_sample_ratio及fea_sample_ratio表示的数据和特征采样、算法使用的直方图近似优化及局部Sketch归并为全局Sketch的顺序随机性。虽然多个Worker分布式执行时，树结构不同，但是从理论上可以保证模型效果相近。如果您在训练过程中，使用相同数据和参数，多次得到的结果不一致，属于正常现象。
如果需要加速训练，可以增大计算核心数。因为PS-SMART算法需要所有服务器获得资源后，才能开始训练，所以集群忙碌时，申请较多资源会增加等待时间。

注意事项

使用PS-SMART回归组件时，您需要注意以下事宜：

虽然PS-SMART回归组件支持数十万特征任务，但是消耗资源大且运行速度慢，可以使用GBDT类算法进行训练。GBDT类算法适合直接使用连续特征进行训练，除需要对类别特征进行One-Hot编码（筛除低频特征）外，不建议对其他连续型数值特征进行离散化。
PS-SMART算法会引入随机性。例如，data_sample_ratio及fea_sample_ratio表示的数据和特征采样、算法使用的直方图近似优化及局部Sketch归并为全局Sketch的顺序随机性。虽然多个Worker分布式执行时，树结构不同，但是从理论上可以保证模型效果相近。如果您在训练过程中，使用相同数据和参数，多次得到的结果不一致，属于正常现象。
如果需要加速训练，可以增大计算核心数。因为PS-SMART算法需要所有服务器获得资源后，才能开始训练，所以集群忙碌时，申请较多资源会增加等待时间。

组件配置

您可以使用以下任意一种方式，配置PS-SMART回归组件参数。

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面配置组件参数。

页签	参数	描述
字段设置	是否稀疏格式	稀疏格式的KV之间使用空格分隔，key与value之间使用半角冒号（:）分隔。例如1:0.3 3:0.9。
	选择特征列	输入表中，用于训练的特征列。如果输入数据是Dense格式，则只能选择数值（BIGINT或DOUBLE）类型。如果输入数据是Sparse KV格式，且key和value是数值类型，则只能选择STRING类型。
	选择标签列	输入表的标签列，支持STRING及数值类型。如果是内部存储，则仅支持数值类型。例如二分类中的0和1。
	选择权重列	列可以对每行样本进行加权，支持数值类型。
参数设置	目标函数类型	支持以下类型： Linear regression（默认值） Logistic regression Poisson regression Gamma regression Tweedie regression
	Tweedie分布指数	仅目标函数类型选择Tweedie regression时，支持配置该参数。表示Tweedie分布的方差和均值关系指数。
	评估指标类型	支持以下类型： rooted mean square error mean absolute error negative loglikelihood for logistic regression negative loglikelihood for poisson regression residual deviance for gamma regression negative log-likelihood for gamma regression negative log-likelihood for Tweedie regression 无
	树数量	需要配置为树数量，正整数，树数量和训练时间成正比。
	树最大深度	默认值为5，即最多32个叶子节点。
	数据采样比例	构建每棵树时，采样部分数据进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。
	特征采样比例	构建每棵树时，采样部分特征进行学习，构建弱学习器，从而加快训练。
	L1惩罚项系数	控制叶子节点大小。该参数值越大，叶子节点规模分布越均匀。如果过拟合，则增大该参数值。
	L2惩罚项系数	控制叶子节点大小。该参数值越大，叶子节点规模分布越均匀。如果过拟合，则增大该参数值。
	学习速率	取值范围为(0,1)。
	近似Sketch精度	构造Sketch的切割分位点阈值。该参数值越小，获得的桶越多。一般使用默认值0.03，无需手动配置。
	最小分裂损失变化	分裂节点所需要的最小损失变化。该参数值越大，分裂越保守。
	特征数量	特征数量或最大特征ID。如果估计使用资源时，未配置该参数，则系统会启动SQL任务自动计算。
	全局偏置项	所有样本的初始预测值。
	随机数产生器种子	随机数种子，整型。
	特征重要性类型	支持以下类型：模型中，该特征做为分裂特征的次数模型中，该特征带来的信息增益（默认值）模型中，该特征在分裂节点覆盖的样本数
执行调优	核心数	默认为系统自动分配。
执行调优	每个核的内存大小	单个核心使用的内存，单位为MB。通常无需手动配置，系统会自动分配。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见SQL脚本。

#训练。
PAI -name ps_smart
    -project algo_public
    -DinputTableName="smart_regression_input"
    -DmodelName="xlab_m_pai_ps_smart_bi_545859_v0"
    -DoutputTableName="pai_temp_24515_545859_2"
    -DoutputImportanceTableName="pai_temp_24515_545859_3"
    -DlabelColName="label"
    -DfeatureColNames="features"
    -DenableSparse="true"
    -Dobjective="reg:linear"
    -Dmetric="rmse"
    -DfeatureImportanceType="gain"
    -DtreeCount="5"
    -DmaxDepth="5"
    -Dshrinkage="0.3"
    -Dl2="1.0"
    -Dl1="0"
    -Dlifecycle="3"
    -DsketchEps="0.03"
    -DsampleRatio="1.0"
    -DfeatureRatio="1.0"
    -DbaseScore="0.5"
    -DminSplitLoss="0"
#预测。
PAI -name prediction
    -project algo_public
    -DinputTableName="smart_regression_input";
    -DmodelName="xlab_m_pai_ps_smart_bi_545859_v0"
    -DoutputTableName="pai_temp_24515_545860_1"
    -DfeatureColNames="features"
    -DappendColNames="label,features"
    -DenableSparse="true"
    -Dlifecycle="28"

模块	参数	是否必选	描述	默认值
数据参数	featureColNames	是	输入表中，用于训练的特征列。如果输入表是Dense格式，则只能选择数值（BIGINT或DOUBLE）类型。如果输入表是Sparse KV格式，且KV格式中key和value是数值类型，则只能选择STRING类型。	无
	labelColName	是	输入表的标签列，支持STRING及数值类型。如果是内部存储，则仅支持数值类型。例如二分类中的0和1。	无
	weightCol	否	列可以对每行样本进行加权，支持数值类型。	无
	enableSparse	否	是否为稀疏格式，取值范围为{true,false}。稀疏格式的KV之间使用空格分隔，key与value之间使用半角冒号（:）分隔。例如1:0.3 3:0.9。	false
	inputTableName	是	输入表的名称。	无
	modelName	是	输出的模型名称。	无
	outputImportanceTableName	否	输出特征重要性的表名。	无
	inputTablePartitions	否	格式为ds=1/pt=1。	无
	outputTableName	否	输出至MaxCompute的表，二进制格式。	无
	lifecycle	否	输出表的生命周期，单位为天。	3
算法参数	objective	是	目标函数类型。支持以下类型： reg:linear：Linear Regression reg:logistic：Logistic Regression count:poisson：Poisson Regression reg:gamma：Gamma Regression reg:tweedie：Tweedie Regression	reg:linear
	metric	否	训练集的评估指标类型，输出在logview文件coordinator区域的stdout。支持以下类型： rmse：对应可视化方式的rooted mean square error类型。 mae：对应可视化方式中的mean absolute error类型。 logistic-nloglik：对应可视化方式中的negative loglikelihood for logistic regression类型。 poisson-nloglik：对应可视化方式中的negative loglikelihood for poisson regression类型。 gamma-deviance：对应可视化方式中的residual deviance for gamma regression类型。 gamma-nloglik：对应可视化方式中的negative log-likelihood for gamma regression类型。 tweedie-nloglik：对应可视化方式中的negative log-likelihood for Tweedie regression类型。	无
	treeCount	否	树数量，与训练时间成正比。	1
	maxDepth	否	树的最大深度，取值范围为1~20。	5
	sampleRatio	否	数据采样比例，取值范围为(0,1]。如果取值为1.0，则表示不采样。	1.0
	featureRatio	否	特征采样比例，取值范围为(0,1]。如果取值为1.0，则表示不采样。	1.0
	l1	否	L1惩罚项系数。该参数值越大，叶子节点分布越均匀。如果过拟合，则增大该参数值。	0
	l2	否	L2惩罚项系数。该参数值越大，叶子节点分布越均匀。如果过拟合，则增大该参数值。	1.0
	shrinkage	否	学习速率，取值范围为(0,1)。	0.3
	sketchEps	否	构造Sketch的切割分位点阈值，桶数为O(1.0/sketchEps)。该参数值越小，获得的桶越多。一般使用默认值，无需手动配置。取值范围为(0,1)。	0.03
	minSplitLoss	否	分裂节点所需要的最小损失变化。该参数值越大，分裂越保守。	0
	featureNum	否	特征数量或最大特征ID。如果估计使用资源时，未配置该参数，则系统会启动SQL任务自动计算。	无
	baseScore	否	所有样本的初始预测值。	0.5
	randSeed	否	随机数种子，整型。	无
	featureImportanceType	否	计算特征重要性的类型，包括： weight：在模型中，该特征作为分裂特征的次数。 gain：在模型中，该特征带来的信息增益。 cover：在模型中，该特征在分裂节点覆盖的样本数。	gain
	tweedieVarPower	否	Tweedie分布的方差和均值关系指数。	1.5
调优参数	coreNum	否	核心数量，该参数值越大，算法运行越快。	系统自动分配
调优参数	memSizePerCore	否	每个核心使用的内存，单位为MB。	系统自动分配

示例

使用ODPS SQL节点执行如下SQL语句，生成输入数据（以KV格式数据为例）。

drop table if exists smart_regression_input;
create table smart_regression_input as
select
*
from
(
select 2.0 as label, '1:0.55 2:-0.15 3:0.82 4:-0.99 5:0.17' as features
    union all
select 1.0 as label, '1:-1.26 2:1.36 3:-0.13 4:-2.82 5:-0.41' as features
    union all
select 1.0 as label, '1:-0.77 2:0.91 3:-0.23 4:-4.46 5:0.91' as features
    union all
select 2.0 as label, '1:0.86 2:-0.22 3:-0.46 4:0.08 5:-0.60' as features
    union all
select 1.0 as label, '1:-0.76 2:0.89 3:1.02 4:-0.78 5:-0.86' as features
    union all
select 1.0 as label, '1:2.22 2:-0.46 3:0.49 4:0.31 5:-1.84' as features
    union all
select 0.0 as label, '1:-1.21 2:0.09 3:0.23 4:2.04 5:0.30' as features
    union all
select 1.0 as label, '1:2.17 2:-0.45 3:-1.22 4:-0.48 5:-1.41' as features
    union all
select 0.0 as label, '1:-0.40 2:0.63 3:0.56 4:0.74 5:-1.44' as features
    union all
select 1.0 as label, '1:0.17 2:0.49 3:-1.50 4:-2.20 5:-0.35' as features
) tmp;

生成的数据如下。

构建如下工作流，并运行组件，详情请参见算法建模。

在Designer左侧组件列表中，分别搜索读数据表组件、PS-SMART回归组件、预测组件、写数据表组件，并拖入右侧画布中。

配置组件参数。

在画布中单击读数据表-1组件，在右侧表选择页签，配置表名为smart_regression_input。

在画布中单击PS-SMART回归-1组件，在右侧配置如下表中的参数，其余参数使用默认值。

页签	参数	描述
字段设置	是否稀疏格式	选中是否稀疏格式复选框。
	特征列	选择features列。
	标签列	选择label列。
参数设置	目标函数类别	配置为Linear regression。
	评估指标类型	选择rooted mean square error。
	树数量	配置为5。

在画布中单击预测-1组件，在右侧配置如下表中的参数，其余参数使用默认值。

页签	参数	描述
字段设置	特征列	默认全选，多余列不影响预测结果。
	原样输出列	选择为label列。
	稀疏矩阵	选中稀疏矩阵复选框。
	key与value分隔符	配置为半角冒号（:）。
	kv对间的分隔符	配置为空格。

在画布中单击写数据表-1组件，在右侧表选择页签，配置写入表表名为smart_regression_output。

参数配置完成后，单击运行按钮，运行工作流。

右键单击预测-1组件，在快捷菜单中，选择查看数据 > 预测结果输出，查看预测结果。
右键单击PS-SMART回归-1组件，在快捷菜单，选择查看数据 > 输出特征重要性表，查看特征重要性。
其中id列表示传入的特征序号。因为该示例的输入数据是KV格式，所以id列表示KV对中的key。该特性重要性表中仅有2个特性，表示树在分裂过程中仅使用了这两个特性，可以认为其他特性的特征重要性为0。value列表示特征重要性类型，默认为gain，即该特征对模型带来的信息增益之和。

PS-SMART模型部署说明

如果您需要将PS-SMART组件生成的模型部署为在线服务，您需要在该组件的下游接入通用模型导出组件，并按照PS系列组件的使用方式配置组件参数，详情请参见通用模型导出。

组件运行成功后，您可以前往PAI EAS模型在线服务页面，部署模型服务，详情请参见服务部署：控制台。