pyspark.ml部分解释

最新推荐文章于 2023-09-21 14:05:36 发布
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本文介绍了PySpark ML库中的一些关键组件，包括VectorAssembler用于将多列数据合并为向量，MinMaxScaler进行特征标准化，RandomForestRegressor的参数和工作原理，以及Pipeline如何组织多个步骤。同时提到了参数调优的方法，如CrossValidator和TrainValidationSplit。

pyspark.ml.feature.VectorAssembler

vector:向量
assemble:召集，收集，装配
官方解释：ectorAssembler(inputCols=None, outputCol=None, handleInvalid=‘error’)
特征转换器，将多个列合并为一个向量列。
VectorAssembler接受以下输入列类型:所有数值类型、布尔类型和向量类型。在每一行中，输入列的值将按照指定的顺序连接到一个向量中。
理解：将dataset中一行的inputCols中的特征值组成一个向量插入outputCol所给的列名中

dataset = spark.createDataFrame(
        [(0, 18, 1.0, Vectors.sparse(4,[1,3],[122,344]), 1.0,False,True)],
        ["id", "hour", "mobile", "userFeatures", "clicked",'flag','flag1'])

assembler = VectorAssembler(
        inputCols=["hour", "mobile", "userFeatures",'flag','flag1'],
        outputCol="features")
assembler.transform(dataset).show(truncate=False)

在这里插入图片描述

pyspark.ml.feature.MinMaxScaler

scaler：定标器
官方解释：
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