VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别(离散值)特征(index categorical features categorical features )进行编号。它能够自动判断那些特征是离散值型的特征,并对他们进行编号,具体做法是通过设置一个maxCategories,特征向量中某一个特征不重复取值个数小于maxCategories,则被重新编号为0～K(K<=maxCategories-1)。某一...
理解了前面的VectorIndexer之后,StringIndexer对数据集的label进行重新编号就很容易理解了,都是采用类似的转换思路,看下面的例子就可以了。 //定义一个StringIndexerModel,将label转换成indexedlabelStringIndexerModel labelIndexerModel=newStringIndexer(). setInputCol("label") .setOutputCol("indexedLabel") .fit(rawDat...
VectorIndexer(向量-索引变换)是一种估计器,能够提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果,是对数据集特征向量中的类别(离散值)特征进行编号。它能够自动判断哪些特征是离散值型的特征,并对他们进行编号。 IndexToString IndexToString(索引-字符串变换)是一种转换器,与StringIndexer对应,能将指标标签映射回原始字符串标签。
//定义输入输出列和最大类别数为5,某一个特征//(即某一列)中多于5个取值视为连续值VectorIndexerModel featureIndexerModel=new VectorIndexer().setInputCol("features").setMaxCategories(5).setOutputCol("indexedFeatures").fit(rawData);//加入到PipelinePipeline pipeline=new Pipeline().setStages(new Pipel...
(Vectors.dense([0.0, 1.0]),), (Vectors.dense([0.0, 2.0]),)], ["a"]) >>> indexer = VectorIndexer(maxCategories=2, inputCol="a") >>> indexer.setOutputCol("indexed") VectorIndexer... >>> model = indexer.fit(df) >>> indexer.getHandleInvalid() 'error' >>> model.setOutputCol...
//设置package包名称以及导入依赖的类packageorg.sparksamples.regression.bikesharingimportorg.apache.log4j.Loggerimportorg.apache.spark.ml.Pipelineimportorg.apache.spark.ml.feature.{VectorAssembler,VectorIndexer}importorg.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionimportorg.apache.spark.mllib.evaluation.Regression...
Find element in a vector using a linear search : vector indexer « vector « C++ Tutorial #include <iostream> #include <vector> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std;intlinear_search(vector<int> v,inta){for(inti = 0; i < v.size(); i++){if(v[i] == a)...
特征抽取--标签与索引的转化: VectorIndexer 之前介绍的StringIndexer是针对单个类别型特征进行转换,倘若所有特征都已经被组织在一个向量中 ,又想对其中某些单个分量进行处理时,Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别 性特征转换。通过为其提供maxCategories超参数,它可以自动识别哪些特征是类别型的,并且...
VectorIndexer: 倘若所有特征都已经被组织在一个向量中,又想对其中某些单个分量进行处理时,Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换。 通过为其提供maxCategories超参数,它可以自动识别哪些特征是类别型的,并且将原始值转换为类别索引。它基于不同特征值的数量来识别哪些特征需要被类别化,那些取...
Spark VectorIndexer 1、概念 提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果。 VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别(离散值)特征(index categorical features categorical features)进行编号。 它能够自动判断那些特征是离散值型的特征,并对他们进行编号, 具体做法是通过设置一个maxCategories,特征向量中某一个特征不重复...