特征变化--->标签到向量的转换（OneHotEncoder）
一、One-Hot Encoding One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为 ...
原文：Spark ML中的特征转换算法——OneHotEncoder
一 为什么要用独热编码 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 离散特征的编码分为两种情况： 离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color： red,blue ,那么就使用one hot编码 离散特征的取值有大小的意义，比如size: X,XL,XXL ,那么就使用数值的映射 X: ,XL: ,XXL: 例如，考虑一下的三个特征： 如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。 ...
2022-03-07 11:14 1 781 推荐指数：
相关推荐
Spark OneHotEncoder
1、概念 2、code ...
Spark ML 特征处理类之 VectorAssembler 向量装配转换器/VectorIndexer
一、VectorAssembler 二、VectorIndexer 主要作用：提高决策树或随机森林等ML方法的分类效果。 VectorIndexer是对数据集特征向量中的类别（离散值）特征（index categorical features ...
RF的特征子集选取策略（spark ml）
支持连续变量和类别变量，类别变量就是某个属性有三个值,a,b,c，需要用Feature Transformers中的vectorindexer处理 上来是一堆参数 setMaxDepth：最大树深度 ...
任意进制转换算法
任意进制转换算法 N年没有写博客，发个进制转换的玩下，支持负数；功能属于简化版的 Convert.ToInt32 ，特点是： 1、任意位，如：0，1（二进制），0...7（八进制），0...9,A...F（16进制），0...N（N进制），或者是：!@#$%^& ...
Spark中ml和mllib的区别
转载自：https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要区别和联系如下： ml和mllib都是Spark中的机器学习库，目前常用的机器学习功能2个库都能满足需求。 spark官方推荐使用ml, 因为ml功能更全面更灵活，未来 ...
任意进制转换算法
任意进制转换算法 N年没有写博客，发个进制转换的玩下，支持负数；功能属于简化版的 Convert.ToInt32 ，特点是： 1、任意位，如：0，1（二进制），0...7（八进制），0...9,A...F（16进制），0...N（N进制），或者是：!@#$%^&*（8进制，字符 ...
Spark ML协同过滤推荐算法
一.简介 协同过滤算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最经典、最常用的推荐算法。该算法通过分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统关于该指定用户对此信息的喜好程度预测。 二.步骤 ...