Spark 归一化方法总结Normalizer、StandardScaler、MinMaxScaler

最新推荐文章于 2024-08-18 07:00:00 发布
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文章标签： spark 算法 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42155006/article/details/119794353
这篇博客介绍了Apache Spark ml.feature包中的四种归一化方法：Normalizer、StandardScaler、MinMaxScaler和MaxAbsScaler。Normalizer针对每行数据进行单位范数归一化，StandardScaler对特征进行0均值单位标准差标准化，MinMaxScaler线性映射特征至[0, 1]区间，而MaxAbsScaler则将特征缩放到[-1, 1]区间，保持稀疏性。" 86175309,5115755,Idea Dubbo工程日志报错解决：logback与log4j冲突,"['dubbo', '日志配置', 'logback', 'log4j', '依赖管理']

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org.apache.spark.ml.feature包中包含了4种不同的归一化方法：

Normalizer
StandardScaler
MinMaxScaler
MaxAbsScaler

数据准备

函数对于要处理的数据格式要求是org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector

import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors

// 数据预处理
val dataFrame = data.na.fill(0).rdd.map(a=>(a.getString(0),Vectors.dense(a.getLong(1),a.getLong(2),a.getLong(3),a.getLong(4)))).toDF(
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Spark ML 正则化 标准化 归一化 ---- 扩展 spark 中的归一化 函数
shiter编写程序的艺术
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扩展spark 的归一化函数 以Logistic 归一化为例，整体思路就是： 首先计算公式中需要用到的值，比如mean 将计算后的值封装在vector 中，针对需要计算的列依次使用math 函数进行计算 在withColumn 中使用udf 进行计算 ...
特征工程之MinMaxScaler、StandardScaler、Normalizer、Binarizer
data+scenario+science+insight
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sklearn中的归一化方法StandardScaler中的fit、transform和fit_transform
weixin_48018951的博客
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Sklearn之数据预处理——StandardScaler归一化
Lu_mi的博客
10-18 5072
为什么要进行归一化？ 机器学习模型被互联网行业广泛应用，一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？维基百科给出的解释： 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度； 如果机器学习模型使用梯度下降法求最优解时，归一化往往非常有必要，否则很难收敛甚至不能收敛。 归一化有可能提高精度； 一些分类器需要计算样本之间的距离（如欧氏距离），例如KNN。如果一个特征值域范围非常大，那么距离计算就主要取决于这个特征，从而与实际情况相悖（比如这时
Spark MLlib 特征工程系列—特征转换StandardScaler
2401_84052244的博客
08-15 3910
在机器学习任务中，特征的尺度不一致可能会导致模型表现不佳。特征值的量级差异会影响距离度量、梯度下降的收敛速度，甚至使模型无法收敛。通过将特征向量进行标准化处理，确保所有特征值在同一尺度范围内，从而解决这一问题。xscaledx−μσxscaled​σx−μ​xxx是原始特征值。μ\muμ是特征的均值。σ\sigmaσ是特征的标准差。该公式的作用是使得所有特征经过标准化后具有零均值和单位标准差，即均值为 0，标准差为 1。这种标准化后的数据分布称为标准正态分布。
Spark ML包中的几种归一化方法总结
尼欧龙的专栏
07-18 1万+
org.apache.spark.ml.feature包中包含了4种不同的归一化方法： Normalizer StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler 有时感觉会容易混淆，借助官方文档和实际数据的变换，在这里做一次总结。原文地址：http://www.neilron.xyz/spark-ml-feature-scaler/0 数据准备import org.ap
特征的转换_03-标准化，归一化，正则化
【人工智能】王小草的博客
02-07 1万+
1.标准化StandardScaler1.1 概述我们知道，在训练模型的时候，要输入features,即因子，也叫特征。对于同一个特征，不同的样本中的取值可能会相差非常大，一些异常小或异常大的数据会误导模型的正确训练；另外，如果数据的分布很分散也会影响训练结果。以上两种方式都体现在方差会非常大。此时，我们可以将特征中的值进行标准差标准化，即转换为均值为0，方差为1的正态分布。所以在训练模型之前，一定
libsvm数据归一化标准化
最新发布
03-19
### 对LibSVM数据进行归一化或标准化处理的方法 在机器学习任务中，特征缩放是一个重要的预处理步骤。它可以通过归一化（Normalization）或将数据转换到特定范围来实现，也可以通过标准化（Standardization），即将...
Spark MLlib 特征工程系列—特征转换ElementwiseProduct
08-18 1万+
的核心思想是将输入向量中的每个元素与预定义的权重向量（scaling vector）逐元素相乘，生成一个新的向量。输入向量v为v1v2vnv 为 ( [v_1, v_2, \dots, v_n] )v为([v1​v2​vn​])。权重向量w为w1w2wnw 为 ( [w_1, w_2, \dots, w_n] )w为([w1​w2​wn​])。
大数据开发之机器学习总结（Spark Mllib）（四）
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大数据开发之机器学习总结（Spark Mllib）（四） 背景 在大数据和机器学习交叉的领域，如果公司选择了hadoop生态，结合spark框架，则spark 的mllib用于机器学习实际应用就是不二选择了。 团队有spark基础，学习和适用门槛低。但如果选择python生态，则需要团队有python基础，另外个人认为，python工程化对比java生态还是差了那么一些意思。 1. Spark MLLib简介 spark的mllib目前支持4种常见机器学习问题，分类，回归，聚类，协同过滤。 mlli
深度学习中常见的四种数据标准化方法详细解读（StandardScaler、MinMaxScaler、RobustScaler、MaxAbsScaler）
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最近，本人在优化深度神经网络模型时发现为了减少预测标签值和真实标签值之间差距，不仅仅需提高模型本身的性能，还关乎于标签值标准化、数据集划分、模型超参数等一系列初始设定。其中后两项的实验内容俗称“炼丹”，很多研究人员已经炉火丹青，运筹帷幄，唯独标签值标准化容易被人忽略。一个优秀的标准化方法不仅能提高模型训练的稳定性，加速收敛，还能增强模型测试性能，可谓是中流砥柱。现有模型训练大多默认选用 StandardScaler()，这本没错，但是如果能够参考标签值分布尝试其他方法，并修改为适合的激活函数。
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一、数学公式： 1.均值、去均值： (1) 均值： 对每个特征求均值,即对每列求均值。 import numpy as np data = np.array([[1, 2], [4, 3]]) print('数组为：\n', data) mean = data.mean(axis=0) print('均值为：\n', mean) # 结果为 数组为： [[1 2] [4 3]] 均值为： [2.5 2.5] （2） 去均值： 每个特征的值减去对应特征的均值。 move_m
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精准校准：深入解析scikit-learn中的StandardScaler
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是库中的一个预处理类，用于将特征转换为标准分数（z-scores），即每个特征都会减去其均值并除以其标准差。这样处理后，所有特征都会有0的均值和1的标准差。
数据标准化StandardScaler简介
莫的专栏
10-13 9391
官方文档：http://lijiancheng0614.github.io/scikit-learn/modules/generated/sklearn.preprocessing.StandardScaler.html Github: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn.git LearnCode/scikit-learn/sklearn...
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Spark机器学习--四种归一化方法总结及图文解释
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目录： 一、描述 二、数据准备 三、 Normalizer 四、 StandardScaler 五、 MinMaxScaler 六、MaxAbsScaler 七、总结 一、描述 org.apache.spark.ml.feature包中包含了4种不同的归一化方法： Normalizer StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler   &nbs...
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import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.ml.feature.Normalizer import org.apache.spark.ml.feat...
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归一化是一种简化计算的方式，即通过某种算法将原始数据集限制在你需要的一定范围内，一方面是数据处理的方便，另一方面是为了后面放入模型计算的方便，使得运行时的收敛性更快。 Spark ML机器学习库中包含了4种归一化的方法： Normalizer StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler 在我的项目中只用到了MinMaxScaler方法，在这里我就着重分享该方法的用法。 MinMaxScaler作用是将每一维度的特征向量映射到指定的区间内，通常是[0,1]。他一般有两
normalizer = MinMaxScaler()
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MinMaxScaler是一种常用的数据归一化方法，在机器学习中经常被用来将数据缩放到一个特定的范围。它通过对原始数据进行线性变换，将数据缩放到给定的最小值和最大值之间。这样做的好处是可以消除不同特征之间的量纲...
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