Spark2.1.0 入门:特征变换–标签和索引的转化(Python版)

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在机器学习处理过程中,为了方便相关算法的实现,经常需要把标签数据(一般是字符串)转化成整数索引,或是在计算结束后将整数索引还原为相应的标签。

Spark ML包中提供了几个相关的转换器,例如:StringIndexer、IndexToString、OneHotEncoder、VectorIndexer,它们提供了十分方便的特征转换功能,这些转换器类都位于org.apache.spark.ml.feature包下。

值得注意的是,用于特征转换的转换器和其他的机器学习算法一样,也属于ML Pipeline模型的一部分,可以用来构成机器学习流水线,以StringIndexer为例,其存储着进行标签数值化过程的相关 超参数,是一个Estimator,对其调用fit(..)方法即可生成相应的模型StringIndexerModel类,很显然,它存储了用于DataFrame进行相关处理的 参数,是一个Transformer(其他转换器也是同一原理)
下面对几个常用的转换器依次进行介绍。

StringIndexer

​StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征(或标签)进行编码,使其数值化,索引的范围从0开始,该过程可以使得相应的特征索引化,使得某些无法接受类别型特征的算法可以使用,并提高诸如决策树等机器学习算法的效率。

索引构建的顺序为标签的频率,优先编码频率较大的标签,所以出现频率最高的标签为0号。
如果输入的是数值型的,我们会把它转化成字符型,然后再对其进行编码。

首先,引入必要的包,并创建一个简单的DataFrame,它只包含一个id列和一个标签列category:

from pyspark.ml.feature import StringIndexer

df = spark.createDataFrame(
    [(0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c")],
    ["id", "category"])

随后,我们创建一个StringIndexer对象,设定输入输出列名,其余参数采用默认值,并对这个DataFrame进行训练,产生StringIndexerModel对象:

indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex")
model = indexer.fit(df)

随后即可利用该对象对DataFrame进行转换操作,可以看到,StringIndexerModel依次按照出现频率的高低,把字符标签进行了排序,即出现最多的“a”被编号成0,“c”为1,出现最少的“b”为0。

indexed = model.transform(df)
indexed.show()

+---+--------+-------------+
| id|category|categoryIndex|
+---+--------+-------------+
|  0|       a|          0.0|
|  1|       b|          2.0|
|  2|       c|          1.0|
|  3|       a|          0.0|
|  4|       a|          0.0|
|  5|       c|          1.0|
+---+--------+-------------+

IndexToString

与StringIndexer相对应,IndexToString的作用是把标签索引的一列重新映射回原有的字符型标签。

其主要使用场景一般都是和StringIndexer配合,先用StringIndexer将标签转化成标签索引,进行模型训练,然后在预测标签的时候再把标签索引转化成原有的字符标签。当然,你也可以另外定义其他的标签。

首先,和StringIndexer的实验相同,我们用StringIndexer读取数据集中的“category”列,把字符型标签转化成标签索引,然后输出到“categoryIndex”列上,构建出新的DataFrame。

from pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer

df = spark.createDataFrame(
    [(0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c")],
    ["id", "category"])

indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex")
model = indexer.fit(df)
indexed = model.transform(df)

随后,创建IndexToString对象,读取“categoryIndex”上的标签索引,获得原有数据集的字符型标签,然后再输出到“originalCategory”列上。最后,通过输出“originalCategory”列,可以看到数据集中原有的字符标签。

converter = IndexToString(inputCol="categoryIndex", outputCol="originalCategory")
converted = converter.transform(indexed)
converted.select("id", "categoryIndex", "originalCategory").show()

+---+-------------+----------------+
| id|categoryIndex|originalCategory|
+---+-------------+----------------+
|  0|          0.0|               a|
|  1|          2.0|               b|
|  2|          1.0|               c|
|  3|          0.0|               a|
|  4|          0.0|               a|
|  5|          1.0|               c|
+---+-------------+----------------+

OneHotEncoder

​独热编码(One-Hot Encoding) 是指把一列类别性特征(或称名词性特征,nominal/categorical features)映射成一系列的二元连续特征的过程,原有的类别性特征有几种可能取值,这一特征就会被映射成几个二元连续特征,每一个特征代表一种取值,若该样本表现出该特征,则取1,否则取0。

One-Hot编码适合一些期望类别特征为连续特征的算法,比如说逻辑斯蒂回归等。

首先创建一个DataFrame,其包含一列类别性特征,需要注意的是,在使用OneHotEncoder进行转换前,DataFrame需要先使用StringIndexer将原始标签数值化:

from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer

df = spark.createDataFrame([
    (0, "a"),
    (1, "b"),
    (2, "c"),
    (3, "a"),
    (4, "a"),
    (5, "c")
], ["id", "category"])

stringIndexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex")
model = stringIndexer.fit(df)
indexed = model.transform(df)

随后,我们创建OneHotEncoder对象对处理后的DataFrame进行编码,可以看见,编码后的二进制特征呈稀疏向量形式,与StringIndexer编码的顺序相同,需注意的是最后一个Category(”b”)被编码为全0向量,若希望”b”也占有一个二进制特征,则可在创建OneHotEncoder时指定setDropLast(false)。

encoder = OneHotEncoder(inputCol="categoryIndex", outputCol="categoryVec")
encoded = encoder.transform(indexed)
encoded.show()

+---+--------+-------------+-------------+
| id|category|categoryIndex|  categoryVec|
+---+--------+-------------+-------------+
|  0|       a|          0.0|(2,[0],[1.0])|
|  1|       b|          2.0|    (2,[],[])|
|  2|       c|          1.0|(2,[1],[1.0])|
|  3|       a|          0.0|(2,[0],[1.0])|
|  4|       a|          0.0|(2,[0],[1.0])|
|  5|       c|          1.0|(2,[1],[1.0])|
+---+--------+-------------+-------------+

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,那些取值可能性最多不超过maxCategories的特征需要会被认为是类别型的。

在下面的例子中,我们读入一个数据集,然后使用VectorIndexer训练出模型,来决定哪些特征需要被作为类别特征,将类别特征转换为索引,这里设置maxCategories为10,即只有种类小10的特征才被认为是类别型特征,否则被认为是连续型特征:

from pyspark.ml.feature import VectorIndexer
data = spark.read.format('libsvm').load('file:///usr/local/spark/data/mllib/sample_libsvm_data.txt')
indexer = VectorIndexer(inputCol="features", outputCol="indexed", maxCategories=10)
indexerModel = indexer.fit(data)
categoricalFeatures = indexerModel.categoryMaps
indexedData = indexerModel.transform(data)
indexedData.show()


+-----+--------------------+--------------------+
|label|            features|             indexed|
+-----+--------------------+--------------------+
|  0.0|(692,[127,128,129...|(692,[127,128,129...|
|  1.0|(692,[158,159,160...|(692,[158,159,160...|
|  1.0|(692,[124,125,126...|(692,[124,125,126...|
|  1.0|(692,[152,153,154...|(692,[152,153,154...|
|  1.0|(692,[151,152,153...|(692,[151,152,153...|
|  0.0|(692,[129,130,131...|(692,[129,130,131...|
|  1.0|(692,[158,159,160...|(692,[158,159,160...|
|  1.0|(692,[99,100,101,...|(692,[99,100,101,...|
|  0.0|(692,[154,155,156...|(692,[154,155,156...|
|  0.0|(692,[127,128,129...|(692,[127,128,129...|
|  1.0|(692,[154,155,156...|(692,[154,155,156...|
|  0.0|(692,[153,154,155...|(692,[153,154,155...|
|  0.0|(692,[151,152,153...|(692,[151,152,153...|
|  1.0|(692,[129,130,131...|(692,[129,130,131...|
|  0.0|(692,[154,155,156...|(692,[154,155,156...|
|  1.0|(692,[150,151,152...|(692,[150,151,152...|
|  0.0|(692,[124,125,126...|(692,[124,125,126...|
|  0.0|(692,[152,153,154...|(692,[152,153,154...|
|  1.0|(692,[97,98,99,12...|(692,[97,98,99,12...|
|  1.0|(692,[124,125,126...|(692,[124,125,126...|
+-----+--------------------+--------------------+