最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。无奈之下翻看源码才明白其中一二...这就给大家娓娓道来。文档说明StringIndexer 字符串转索引StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。比如下面的列表进行StringIndexerid
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2018-07-05 21:03:00
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文章目录特征转换方法StringIndexerVectorIndexerIndexToString一、StringIndexer二、IndexToString三、VectorIndexer离散<
原创
2022-12-07 00:29:49
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StringIndexer和IndexToString将标签和索引相互转化的利器。
原创
2021-07-25 10:48:33
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from pyspark import SparkContextfrom pyspark.sql import SQLContextfrom pyspark.sql import SparkSessionfrom pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssemblerfrom pyspark.ml.classification ...
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2023-01-13 00:21:43
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from pyspark import SparkContext, SQLContext
from pyspark.ml import Pipeline
from pyspark.ml.classification import DecisionTreeClassifier
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorIndexer
fr
原创
2023-05-31 11:00:41
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简介本篇博客使用Kaggle上的AdultBase数据集：Machine-Learning-Databases 此数据集虽然历史比较悠久，但是数据格式比较容易处理，而且信息比较全面，适合数据处理入门。 本篇博客使用了Spark SQL的相关语句，实现了以下功能：使用StringIndexer来对文本信息进行索引使用IndexToString和StringIndexer的labels值来实现反索引如
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2023-11-18 22:23:22
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from pyspark.ml import Pipelinefrom pyspark.ml.classification import RandomForestClassifierfrom pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer, VectorIndexerfrom pyspark.ml.evaluation impor...
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2023-01-13 00:15:16
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文章目录问题描述解决办法1解决办法 2 问题描述在用spark进行大规模机器学习的时候，无论是label编码还是onehot，都会遇到这个问题：预测的时候遇到新值（没有出现在编码规则里的新值）的问题。如果spark集群版本是2.4的往下看，如果是3.1或之上的就不用往下看了stringindexer = StringIndexer(inputCols=["value"], outputCols=[
一、原理 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: StringIndexer,IndexToString,OneHotEncoder,VectorIn
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2020-05-19 23:14:00
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特征选择RFormulaRFormula是一个很方便，也很强大的Feature选择（自由组合的）工具。 输入string 进行独热编码（见下面例子country） 输入数值型转换为double（见下面例子hour） label为string，也用StringIndexer进行编号RFormula produces a vector column of features and a doubl
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2024-07-31 18:02:06
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文章目录@[toc]一、数据预处理1、加载数据2、SparkSession读取CSV格式文件3、清洗数据4、特征处理4.1、StringIndexer4.2、OneHotEncoder4.3、VectorAssembler二、建模分类决策树DecisionTreeClassifier三、评估（ROC曲线）四、打包（ML Pipeline）Step 1. 创建流程中 转换器和 模型学习器Step 2
1、概念独热编码（One-Hot Encoding）
* 将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量，该向量最多具有一个单一的单值，该单值表示所有特征值集合中特定特征值的存在。
* 此编码允许期望连续特征（例如逻辑回归）的算法使用分类特征。
* 对于字符串类型的输入数据，通常首先使用StringIndexer对分类特征进行编码
*
* OneHotEncoderEstimat
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2023-10-03 22:14:55
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【前言】在使用Spark MLlib协同过滤ALS API的时候发现Rating的三个参数：用户id，商品名称，商品打分，前两个都需要是Int值。那么问题来了，当你的用户id，商品名称是String类型的情况下，我们必须寻找一个方法可以将海量String映射为数字类型。好在Spark MLlib可以answer这一切。StringIndexer encodes astring colum
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2023-10-02 21:06:01
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1、StringIndexer 标签索引器，它将标签的字符串列映射到标签索引的ML列。 如果输入列为数字，则将其强制转换为字符串并为字符串值编制索引。 索引在[0，numLabels）中。 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号默认情况下，按标签频率排序，因此最常使用的标签的索引为0。 Stri
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2024-06-28 10:03:57
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3.4 召回表设计与模型召回学习目标目标
知道ALS模型推荐API使用知道StringIndexer的使用应用
应用spark完成离线用户基于模型的协同过滤推荐3.4.1 召回表设计我们的召回方式有很多种，多路召回结果存储模型召回与内容召回的结果需要进行相应频道推荐合并。方案：基于模型与基于内容的召回结果存入同一张表，避免多张表进行读取处理
由于HBASE有多个版本数据功能存在的
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2024-09-05 09:41:18
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本文详细介绍了使用Apache Spark进行大规模数据处理与机器学习建模的完整流程。内容涵盖Spark DataFrame操作、内存表注册、数据读写（JSON/Parquet）、从RDD创建DataFrame及SQL查询应用。通过KDD99入侵检测数据集实践，展示了数据加载、清洗、特征工程（StringIndexer、Pipeline）、向量组装与决策树分类器训练全过程，并引入交叉验证进行模型调优。同时对比了Spark ML与Scikit-learn的适用场景，强调Spark在分布式大数据处理中的优势，为
情况一：二元分类这部分使用的数据集是判断网页是暂时的还是长青的。因为涉及到了文本的信息，所以需要进行文本的数字化和向量化。在这部分中，机器学习分为三个部分，第一部分是建立机器学习流程pipeline，第二部分是训练，第三部分是预测。在建立机器学习流程pipeline中包含4个阶段，如下所示：StringIndexer：将文字的分类特征转换为数字。OneHotEncoder：将一个数字的分类特征字段
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2023-09-06 17:24:28
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