Spark特征工程-归一化 和 分桶

归一化 和 分桶

val double2vec: UserDefinedFunction = udf {
     (value: Double) => org.apache.spark.ml.linalg.Vectors.dense(value) }
def ratingFeatures(samples:DataFrame): Unit ={
    
  samples.printSchema()
  samples.show(10)


  //利用打分表ratings计算电影的平均分、被打分次数等数值型特征
  val movieFeatures = samples.groupBy(col("movieId"))
    .agg(count(lit(1)).as("ratingCount"),
      avg(col("rating")).as("avgRating"),
      variance(col("rating")).as("ratingVar"))
      .withColumn("avgRatingVec", double2vec(col("avgRating")))


  movieFeatures.show(10)


  //分桶处理，创建QuantileDiscretizer进行分桶，将打分次数这一特征分到100个桶中
  val ratingCountDiscretizer = new QuantileDiscretizer()
    .setInputCol("ratingCount")
    .setOutputCol("ratingCountBucket")
    .setNumBuckets(100)


  //归一化处理，创建MinMaxScaler进行归一化，将平均得分进行归一化
  val ratingScaler = new MinMaxScaler()
    .setInputCol("avgRatingVec")
    .setOutputCol("scaleAvgRating")


  //创建一个pipeline，依次执行两个特征处理过程
  val pipelineStage: Array[PipelineStage] = Array(ratingCountDiscretizer, ratingScaler)
  val featurePipeline = new Pipeline().setStages(pipelineStage)


  val movieProcessedFeatures = featurePipeline.fit(movieFeatures).transform(movieFeatures)
  //打印最终结果
  movieProcessedFeatures.show(10)

注释：
spark的vector深入浅出
Spark MLIB的Normalizer、StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler
Spark MLIB的Normalizer、StandardScaler、MinMaxScaler-2

分桶

Bucketizer

Bucketizer将连续的特征列转换成特征桶(buckets)列。这些桶由用户指定。它拥有一个splits参数。 例如商城的人群，觉得把人分为50以上和50以下太不精准了，应该分为20岁以下，20-30岁，30-40岁，36-50岁，50以上，那么就得用到数值离散化的处理方法了。

splits:如果有n+1个splits,那么将有n个桶。桶将由split x和split y共同确定,它的值范围为[x,y),如果是最后 一个桶,范围将是[x,y]。splits应该严格递增。负无穷和正无穷必须明确的提供用来覆盖所有的双精度值,否则,超出splits的值将会被 认为是一个错误。

注意,如果你并不知道目标列的上界和下界,你应该添加Double.NegativeInfinity和Double.PositiveInfinity作为边界从而防止潜在的 超过边界的异常。下面是程序调用的例子

object BucketizerDemo {
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    var spark = SparkSession.builder().appName("BucketizerDemo").master("local[2]").getOrCreate();
    val array = Array((1,13.0),(2,16.0),(3,23.0),(4,35.0),(5,56.0),(6,44.0))
    //将数组转为DataFrame
    val df = spark.createDataFrame(array).toDF("id","age")
    // 设定边界，分为5个年龄组：[0,20),[20,30),[30,40),[40,50),[50,正无穷)
    // 注：人的年龄当然不可能正无穷，这里演示正无穷PositiveInfinity的用法，负无穷是NegativeInfinity。
    val splits = Array(0, 20, 30, 40, 50, Double.PositiveInfinity)
    //初始化Bucketizer对象并进行设定：setSplits是设置我们的划分依据
    val bucketizer = new Bucketizer().setSplits(splits).setInputCol("age").setOutputCol("bucketizer_feature")
    //transform方法将DataFrame二值化。
    val bucketizerdf = bucketizer.transform(df)
    //show是用于展示结果
    bucketizerdf.show
  }

}
+---+----+------------------+
| id| age|bucketizer_feature|
+---+----+------------------+
|  1|13.0|               0.0|
|  2|16.0|               0.0|
|  3|23.0|               1.0|
|  4|35.0|               2.0|
|  5|56.0|               4.0|
|  6|44.0|               3.0|
+---+----+------------------+

QuantileDiscretizer

QuantileDiscretizer：按分位数，对给出的数据列进行离散化分箱处理。
和Bucketizer（分箱处理）一样也是：将连续数值特征转换为离散类别特征。实际上Class QuantileDiscretizer extends Bucketizer。

• 参数1：不同的是这里不再自己定义splits（分类标准），而是定义分几箱(段）就可以了。QuantileDiscretizer自己调用函数计算分位数，并完成离散化。
• 参数2： 另外一个参数是精度，如果设置为0，则计算最精确的分位数，这是一个高时间代价的操作，且上下边界将设置为正负无穷，覆盖所有实数范围。

分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。

package com.home.spark.ml

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.ml.feature.QuantileDiscretizer
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/** * @Description: 分位数离散器 * QuantileDiscretizer接收具有连续特征的列，并输出具有合并分类特征的列。按分位数，对给出的数据列进行离散化分箱处理。 * 箱数由numBuckets参数设置。 * 例如，如果输入的不同值太少而无法创建足够的不同分位数，则所使用的存储桶的数量可能会小于该值。 * * NaN值：在QuantileDiscretizer拟合过程中，将从柱中除去NaN值。这将产生一个Bucketizer模型进行预测。 * 在转换期间，Bucketizer在数据集中找到NaN值时将引发错误，但是用户也可以通过设置handleInvalid选择保留还是删除数据集中的NaN值。 * 如果用户选择保留NaN值，则将对其进行特殊处理并将其放入自己的存储桶中， * 例如，如果使用4个存储桶，则将非NaN数据放入存储桶[0-3]中，但NaN将被存储放在一个特殊的桶中[4]。 * * 算法：分箱范围是使用近似算法选择的（有关详细说明，请参见aboutQuantile的文档）。 * 可以使用relativeError参数控制近似精度。设置为零时，将计算精确的分位数（注意：计算精确的分位数是一项昂贵的操作）。 * 分箱的上下边界将是-Infinity和+ Infinity，覆盖所有实数值。 * **/
object Ex_QuantileDiscretizer {
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    val conf: SparkConf = new SparkConf(true).setMaster("local[2]").setAppName("spark ml")
    val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    val data = Array((0, 18.0), (1, 19.0), (2, 8.0), (3, 5.0), (4, 2.2))
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "hour")

    val discretizer = new QuantileDiscretizer()
      .setInputCol("hour")
      .setOutputCol("result")
      .setNumBuckets(3)

    val result = discretizer.fit(df).transform(df)
    result.show(false)

    spark.stop()
  }
}

+---+----+------+
|id |hour|result|
+---+----+------+
|0  |18.0|2.0   |
|1  |19.0|2.0   |
|2  |8.0 |1.0   |
|3  |5.0 |1.0   |
|4  |2.2 |0.0   |
+---+----+------+

决策树分桶

业界常用的是决策树分桶，待后续补充

讨论

如何决定分桶数？