Spark MLlib 特征抽取、转化和选择 -- 特征变换： 标签和索引的转化

这一部分主要介绍和特征处理相关的算法，大体分为以下三类：
1）特征抽取：从原始数据中抽取特征

2）特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改

3）特征选取：从大规模特征集中选取一个子集

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.spark.ml.feature包下。用于特征转换的的转化器和其他机器学习算法一样，也属于也属于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）

1.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。