SparkML机器学习之特征工程(二)特征转化(Binarizer、StandardScaler、MaxAbsScaler、Normalizer、N

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对于同有两个 多 形态学 ,不同的样本中的取值原应 会相差非常大,你这个异常小或异常大的数据会误导模型的正确训练;另外,原应 数据的分布很分散也会影响训练结果。以上四种 最好的办法都体现在方差会非常大。此时,亲戚亲戚朋友都还要将形态学 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。原应 形态学 非常稀疏,然后有血块的0(现实应用中统统形态学 都具有你这个特点),Z-score 标准化的过程几乎然后有两个 多 除0的过程,结果不可预料。统统在训练模型完后 ,一定要对形态学 的数据分布进行探索,并考虑算是有必要将数据进行标准化。基于形态学 值的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的标准化。它的计算公式为:标准化数据=(原数据-均值)/标准差。标准化后的变量值围绕0上下波动,大于0说明高于平均水平,小于0说明低于平均水平。

当亲戚亲戚朋友的输入数据为文本(搞笑的话)的完后 ,亲戚亲戚朋友会想把亲戚亲戚朋友切分为单词再进行数据出理 ,这完后 就要用到Tokenizer类了。

输出结果为:

假设淘宝现在有个需求,我得根据年龄来进行物品推荐,把80以上的人分为老年,80以下分为非老年人,如此亲戚亲戚朋友根据二值化都还要很简单的把80以上的定为1,80以下的定为0。完后 就方便亲戚亲戚朋友后续的推荐了。Binarizer然后根据阈值进行二值化,大于阈值的为1.0,小于等于阈值的为0.0

为哪些数据还要归一化?以房价预测为案例,房价(y)通常与离市中心距离(x1)、面积(x2)、楼层(x3)有关,设y=ax1+bx2+cx3,如此abc然后亲戚亲戚朋友还要重点出理 的参数。然后有个现象,面积一般数值是比较大的,80平甚至更多,而距离一般都会几公里而已,b参数然后你这个变化都能对房价产生巨大影响,而a的变化对房价的影响相对就小统统了。显然这会影响最终的准确性,毕竟距离完后 个非常大的影响因素啊。 统统, 还要使用形态学 的归一化, 取值跨度大的形态学 数据, 亲戚亲戚朋友浓缩一下, 跨度小的括展一下, 使得亲戚亲戚朋友的跨度尽量统一

归一化然后将所有形态学 值都等比地缩小到0-1原应 -1到1之间的区间内。其目的是为了使形态学 都会相同的规模中。

亲戚亲戚朋友都很喜欢sql搞笑的话,简单好用又熟悉,如此Spark ML很人性化的为亲戚亲戚朋友提供了SQLTransformer类,使得亲戚亲戚朋友能用亲戚亲戚朋友熟悉的SQL来做形态学 转化。它支持SparkSql中的所有select选则搞笑的话,sum(),count(),group by,order by等等都都还要用!形如"SELECT ...FROM __THIS__"。'__THIS__'代表输入数据的基础表。

运行结果:

输出结果为:

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现在淘宝的需求变了,亲戚亲戚朋友随便说说把人分为80以上和80以下太不精准了,应该分为20岁以下,20-80岁,80-40岁,36-80岁,80以上,如此就得用到数值离散化的出理 最好的办法了。离散化然后把形态学 进行适当的离散出理 ,比如上面所说的年龄是个连续的形态学 ,然后把它分为不同的年龄阶段然后把它离散化了,完后 更促进亲戚亲戚朋友分析用户行为进行精准推荐。Bucketizer能方便的将一堆数据分成不同的区间。

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N-Gram认为语言中每个单词只与其前面长度 N-1 的上下文有关。主要分为bigram和trigram,bigram假设下有两个 多 词的再次出现依赖它前面的有两个 多 词,trigram假设下有两个 多 词的再次出现依赖它前面的有两个 多 词。在SparkML中用NGram类实现,setN(2)为bigram,setN(3)为trigram。

为哪些要转化数据呢,然后要让它成为有效的形态学 ,原应 原始数据是统统脏数据无用数据的。常用的最好的办法是标准化,归一化,形态学 的离散化等等。比如我输入的数据是搞笑的话,我得把它切分为有两个 多 个单词进行分析,这然后四种 转化。

有完后 亲戚亲戚朋友要我 给定分类标准,都还要让spark自动给亲戚亲戚朋友分箱。

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有完后 要对形态学 值进行你这个多项式的转化,比如平方啊,三次方啊等等,那就用到了PolynomialExpansion。

运行结果为:

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为哪些要有正则化?然后为了出理 过拟合。来看一下正则化是为社 么计算的:

输出结果为: