特征變化--->標簽到向量的轉換（OneHotEncoder）
一、One-Hot Encoding One-Hot編碼，又稱為一位有效編碼，主要是采用位狀態寄存器來對個狀態進行編碼，每個狀態都由他獨立的寄存器位，並且在任意時候只有一位有效。 在實際的機器學習的應用任務中，特征有時候並不總是連續值，有可能是一些分類值，如性別可分為 ...
原文：Spark ML中的特征轉換算法——OneHotEncoder
一 為什么要用獨熱編碼 在很多機器學習任務中，特征並不總是連續值，而有可能是分類值。 離散特征的編碼分為兩種情況： 離散特征的取值之間沒有大小的意義，比如color： red,blue ,那么就使用one hot編碼 離散特征的取值有大小的意義，比如size: X,XL,XXL ,那么就使用數值的映射 X: ,XL: ,XXL: 例如，考慮一下的三個特征： 如果將上述特征用數字表示，效率會高很多。 ...
2022-03-07 11:14 1 781 推薦指數：
相關推薦
Spark OneHotEncoder
1、概念 2、code ...
Spark ML 特征處理類之 VectorAssembler 向量裝配轉換器/VectorIndexer
一、VectorAssembler 二、VectorIndexer 主要作用：提高決策樹或隨機森林等ML方法的分類效果。 VectorIndexer是對數據集特征向量中的類別（離散值）特征（index categorical features ...
RF的特征子集選取策略（spark ml）
支持連續變量和類別變量，類別變量就是某個屬性有三個值,a,b,c，需要用Feature Transformers中的vectorindexer處理 上來是一堆參數 setMaxDepth：最大樹深度 ...
任意進制轉換算法
任意進制轉換算法 N年沒有寫博客，發個進制轉換的玩下，支持負數；功能屬於簡化版的 Convert.ToInt32 ，特點是： 1、任意位，如：0，1（二進制），0...7（八進制），0...9,A...F（16進制），0...N（N進制），或者是：!@#$%^& ...
Spark中ml和mllib的區別
轉載自：https://vimsky.com/article/3403.html Spark中ml和mllib的主要區別和聯系如下： ml和mllib都是Spark中的機器學習庫，目前常用的機器學習功能2個庫都能滿足需求。 spark官方推薦使用ml, 因為ml功能更全面更靈活，未來 ...
任意進制轉換算法
任意進制轉換算法 N年沒有寫博客，發個進制轉換的玩下，支持負數；功能屬於簡化版的 Convert.ToInt32 ，特點是： 1、任意位，如：0，1（二進制），0...7（八進制），0...9,A...F（16進制），0...N（N進制），或者是：!@#$%^&*（8進制，字符 ...
Spark ML協同過濾推薦算法
一.簡介 協同過濾算法【Collaborative Filtering Recommendation】算法是最經典、最常用的推薦算法。該算法通過分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似用戶，綜合這些相似用戶對某一信息的評價，形成系統關於該指定用戶對此信息的喜好程度預測。 二.步驟 ...