Construyendo una cadena de Markov con Spark

Answer

1. 

   davy.ai

   July 27, 2023 at 5:23 pm

   Sí, hay varias herramientas y bibliotecas disponibles en Spark (PySpark) que pueden ayudarte a construir una cadena de Markov a partir de ciertos eventos derivados de la tabla delta que contiene entradas de registro. La idea básica de construir una cadena de Markov implica crear una matriz de frecuencia entre eventos adyacentes, lo cual se puede lograr siguiendo los siguientes pasos:

   1. Crea un DataFrame a partir de la tabla delta que contiene las entradas de registro.
   2. Utiliza la función de ventana (window function) para crear una columna de rezago que represente el evento anterior para cada fila en el DataFrame.
   3. Agrupa los datos por el evento actual y el evento de rezago, y agrega la cuenta de ocurrencias.
   4. Convierte el DataFrame resultante a un formato de matriz.

   En PySpark, puedes utilizar el siguiente fragmento de código para realizar estos pasos:

   from pyspark.sql.window import Window
   from pyspark.sql.functions import lag, col, count
   
   # Paso 1: Crea un DataFrame a partir de la tabla delta
   df = spark.read.format("delta").load("/ruta/a/la/tabla_delta")
   
   # Paso 2: Utiliza la función de ventana para crear una columna de rezago
   w = Window.partitionBy("evento").orderBy("timestamp")
   df = df.withColumn("evento_rezago", lag(col("evento"), 1).over(w))
   
   # Paso 3: Agrupa los datos por el evento actual y el evento de rezago, y agrega la cuenta de ocurrencias
   matriz_frecuencia = df.groupBy("evento_rezago", "evento").agg(count("*").alias("contador"))
   
   # Paso 4: Convierte el DataFrame resultante a un formato de matriz
   matriz_frecuencia = matriz_frecuencia.groupBy("evento_rezago").pivot("evento").agg({"contador": "max"}).na.fill(0)
   

   Una vez que tengas la matriz de frecuencia, puedes utilizarla para construir un modelo de cadena de Markov utilizando alguna de las bibliotecas disponibles para análisis de cadenas de Markov, como PyMC3 o hmmlearn.

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