在Spark中，GBT（Gradient Boost Trees，提升树）函数用于实现机器学习中的提升树算法，目前仅支持二分类算法。笔者在实际工作中需要获得其预测的概率值，无奈该函数没有相应的方法。
经过笔者几天的奋斗，终于找到了解决之道。下面将分享在Spark中如何获取GBT二分类函数的概率值的思路。
首先，查看GBT函数的Scala源代码，其中的predict函数如下：
其中的prediction值是我们计算概率值所需要的，prediction的值为_treePredictions(向量)与_treeWeights(向量)的点积，numTrees为GBTClassifier所使用的树的数量。_treePredictions为每棵决策树的预测值组成的向量，_treeWeights为每颗树的权重组成的向量。
那么该如何计算_treePredictions与_treeWeights呢？
_treeWeights的计算可直接调用GBTClassifier中的treeWeights方法，输出的数据类型为list。以下为例子：（该例子的数据集和GBT测试代码见附录）
接下来讲述_treePredictions的计算。
首先可以利用toDebugString方法可以知道每棵决策树的具体情形，以下为例子：
利用trees方法可知道决策树的情形，trees方法输出为list.
取该list的下标，可以获得每颗树的模型，类型为pyspark.ml.regression.DecisionTreeRegressionMdel.
这样就可以利用DecisionTreeRegressionMdel的transfrom(data)得到每棵决策树的预测值，其中data为测试数据集。
最后，我们利用以下公式就能得到GBT函数预测的概率值：
其中，其中prediction为Scala源代码中的prediction值，它的计算方法如上所述.
当probability > 0.5时,分类为1，否则为0.
这样，我们就能在Spark中获取GBT二分类函数的概率值了。读者可以结合以上的计算思路和实际工作，自己来编写预测概率值的代码啦~~
附录1:Spark的GBTClassifier的scala源代码网址： https://fossies.org/linux/spark/mllib/src/main/scala/org/apache/spark/ml/classification/GBTClassifier.scala
附录2：测试数据集：
附录3：测试代码：
from pyspark.ml.linalg import Vectors from pyspark.ml.feature import StringIndexer from pyspark.ml.classification import GBTClassifier df = spark.createDataFrame([(1.0,Vectors.dense(1,2,3)), (0.0,Vectors.dense(4,5,6)), (1.0,Vectors.dense(1,2,4)), (0.0,Vectors.dense(3,5,6)), (1.0,Vectors.dense(1,3,2)), (1.0,Vectors.dense(1,3,4)),], ["label", "features"]) stringIndexer = StringIndexer(inputCol="label", outputCol="indexed") si_model = stringIndexer.fit(df) td = si_model.transfrom(df) gbt = GBTClassifier(maxIter=5, maxDeth=2, labelCol="indexed", seed=42) model = gbt.fit(td)
参考网址：
1.spark如何获得分类概率： http://blog.csdn.net/seu_yang/article/details/52118683
2.Predicting probabilities of classes in case of Gradient Boosting Trees in Spark using the tree output： https://stackoverflow.com/questions/37303855/predicting-probabilities-of-classes-in-case-of-gradient-boosting-trees-in-spark
