spark特征值如何处理

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spark ML之特征处理(1)

最近在学习总结机器学习常用算法,在看spark机器学习决策树的官方示例时,发现用到了几个特征处理的类,之前没学习过,所以查了一下,感觉spark特征处理方面的类还是挺多的,所以准备总结记录一下相关的用法,首先...

spark特征处理 打标签 特征预处理---二元化 Binarizer

二元化(Binarization)是通过(选定的)阈值将数值化的特征转换成二进制(0/1)...(输入的)特征值大于阀值将映射为1.0,特征值小于等于阀值将映射为0.0。(Binarizer)支持向量(Vector)和双精度(Double)类...

机器学习特征值转换(使用spark.ml)

处理特征值时,有一个归化(缩放)的概念,将特征值转换到 量度统一的范围内。 这里介绍几种方法: 1.MinMaxScaler 将数据缩放至给定的最小值与最大值之间,通常是0与1之间 2.MaxAbsScaler 最大的绝对值...

Spark特征处理之数据离散化

二元转换Binarizer Binarizer是将连续型变量根据某个阈值,转换成二元的分类变量。 小于该阈值的转换为0,大于该阈值的转换为1。 要求输入列必须是double,int都会报错。 如下:输入的是0.1,0.8,0.2连续型变量,要...

特征值处理-机器学习

综述 如上图所示是一个经典的机器学习问题框架图。数据清洗和特征挖掘的工作是在灰色框中框出的部分,即“数据清洗=>... 对清洗出的特征和标注数据进行处理,例如样本采样,样本调权,异常点去除,特征归一化处...

Spark数据处理特征工程

sklearn在中小型数据集上,在工业界是在使用的 ...现在可以用spark来做大数据上的数据处理,比如数据工程、监督学习、无监督学习模型的构建,只要计算资源够就OK。【大数据底层做分布式处理】 注意:spark基于R...

Spark特征工程

按照惯例,先附上业界那句名言“数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已”。特征工程是指用一系列工程化的方式从原始数据中筛选出更好的数据特征,以提升模型的训练效果。简而言之,就是...

Spark-特征选择(scala)

spark特征选择-ChiSqSelector

Spark特征处理之数据标准化

import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, Vectors.dense(1.0, 0.5, -1.0)), (1, Vectors.dense(2.0, 1.0, 1.0)), (2, Vectors.dense(4.0, 10.0, 2....

Spark MLlib特征处理:OneHotEncoder OneHot编码 ---原理及实战

http://m.blog.csdn.net/wangpei1949/article/details/53140372 Spark MLlib特征处理:OneHotEncoder OneHot编码 ---原理及实战 转载于:https://www.cnblogs.com/zhangbojiangfeng/p/7767205.html

Spark中那些常用的特征处理操作

本篇从项目实战中总结常用的Spark特征处理实例,方便小伙伴们更好的使用Spark做数据挖掘相关的工作。 目录 01 特征处理的意义 02 特征提取 03 特征转换 04 特征选择 01 特征处理的意义 在数据挖掘项目中,...

Spark ML的特征处理实战

一 、特征处理的意义通常情况下,我们得到的数据中包含脏数据或者噪声。在模型训练前,需要对这些数据进行预处理,否则再好的模型也只能“garbage in,garbage out”。数据预处...

Spark MLlib特征处理:SVD 奇异分解 ---原理及实战

工业应用上的奇异分解是近似的奇异分解,而严格数学意义上的奇异分解并非这样定义。 严格数学意义上的奇异分解: Mm×n=Xm×m∗Σm×n∗V′n×nM_{m\times n} = X_{m\times m}* \Sigma _{m\times n}*V...

Spark特征处理spark.ml.feature常用工具

将不同的特征列进行组合,成为特征向量列,作为训练学习器的输入列。 val df = spark.createDataset(List( (1, "a", 3), (2, "", 4))).toDF("f1", &...

Spark ML 特征提取转换及处理算子实战技巧-Spark商业ML实战

本套技术专栏是作者(秦凯新)平时工作的总结和升华,通过从真实商业环境抽取案例进行总结和分享,并给出商业应用的...1 特征工程处理的分类 可以看到spark特征工程分为以下4个方向: Extraction: Extracting fea...

Spark2.1特征处理:提取/转换/选择

1.Feature Extractors(特征提取)1.1 TF-IDF词频(Term Frequency)- 逆向文档频率(Inverse Document Frequency) 是一种特征矢量化方法,广泛应用于文本挖掘,用以评估某一字词对于一个文件集或一个语料库中的...

Spark ml 特征工程

参考:https://www.jianshu.com/p/e662daa8970a  https://blog.csdn.net/qq_34531825/article/details/52415838  https://blog.csdn.net/qq_34531825/article/details/52431264  h...

spark 特征选择、特征预处理:提取/转换/选择 缺失 sparkMllib

数据预处理与特征工程 缺失值处理 缺失值处理通常有如下的方法: 对于unknown值数量较少的变量,包括job和marital,删除这些变量是缺失值(unknown)的行; 如果预计该变量对于学习模型效果影响不大,可以...

c语言项目开发实例

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程序员给女朋友用HTML5制作的3D相册免费(附源码)

一个高大上的HTML5作品,是利用HTML5 canvas制作的3D图片展示。据说是程序员给自己女朋友做的。谁说程序员不懂浪漫!源码下载:CSDN下载频道或来自ypxyangyangyang的整理。...

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