`
ronaldoLY
  • 浏览: 43849 次
  • 性别: Icon_minigender_1
社区版块
存档分类
最新评论

机器学习特征值转换(使用spark.ml)

阅读更多

pyspark.ml.feature 下有很多处理特征的方法。

在处理特征值时,有一个归化(缩放)的概念,将特征值转换到 量度统一的范围内。

这里介绍几种方法:

1.MinMaxScaler

将数据缩放至给定的最小值与最大值之间,通常是0与1之间

2.MaxAbsScaler

最大的绝对值缩放至单位大小。但是它通过除以最大值将训练集缩放至[-1,1]。这意味着数据已经以0为中心或者是含有非常非常多0的稀疏数据。

3.StandardScaler

当个体特征太过或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差。实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中心化。

分享到:
评论

相关推荐

    spark机器学习K-Means算法详解.zip

    Spark机器学习库MLlib中的K-Means算法是一种广泛应用的无监督学习方法,主要用于数据聚类。K-Means算法的基本思想是通过迭代找到最佳的K个聚类中心,使得每个数据点到其所在聚类中心的距离平方和最小。在这个过程中...

    AI人工智能课程 机器学习技术分享 Spark大数据编程基础(Scala版) 共176页.pptx

    通过本章节的学习,我们可以了解到Spark MLlib提供了强大的机器学习工具,特别是`spark.ml`库,它不仅提供了丰富的API来支持机器学习的各种需求,还通过引入ML Pipeline的概念极大地简化了机器学习的工作流程。...

    Spark ml pipline交叉验证之KMeans聚类.docx

    **Spark ML Pipeline** 是一种将数据转换操作和机器学习算法组织在一起的方式,以便于管理和执行机器学习工作流。它通过将数据预处理步骤和模型训练步骤组合成一系列阶段,提高了机器学习过程的可重复性和可维护性。...

    基于Spark的机器学习资料43、其它SparkML算法简单介绍.docx

    ### 基于Spark的机器学习资料:其他Spark ML算法简析 #### 一、线性回归算法 **线性回归**(Linear Regression)是一种基本的统计分析方法,用于研究两个或多个变量之间的线性关系。它试图找到一条直线(在多变量...

    Spark Ml 源码分析-LogistRegression.zip_Spark ML_spark_spark ML_spa

    Spark MLlib是Apache Spark的一个重要模块,它提供了丰富的机器学习算法,包括监督和无监督学习,如逻辑回归(Logistic Regression)。本篇文章将深入Spark MLlib的源码,对逻辑回归的实现进行详细解析。 逻辑回归...

    Spark大数据技术与应用-第7章.pptx

    Spark MLlib 由两个包组成:spark.mllib 包含基于 RDD 的原始算法 API,spark.ml 则提供了基于 DataFrames 高层次的 API,可以用来构建机器学习工作流(PipeLine)。 Spark MLlib 的历史比较长,提供的算法实现都是...

    Chapter8-_-大数据处理技术Spark-第8章-Spark-MLlib_1

    1. **数据预处理**:这是机器学习的第一步,涉及到数据清洗、缺失值处理、异常值检测以及数据转换。在Spark MLlib中,可以使用各种工具对数据进行预处理,例如特征抽取、转化和选择。 2. **特征抽取(Feature ...

    spark机器学习第三章数据集(MovieLens)

    在Spark机器学习领域,第三章通常会涉及到利用大数据处理框架进行实际的数据分析和建模工作。本案例聚焦于MovieLens数据集,一个广泛用于推荐系统研究的经典数据集。MovieLens是由GroupLens研究小组提供的,包含了...

    SparkML算法详解(关于DataFrame的API操作)--数据挖掘(Scala与Java版)

    以上概述了 Spark MLlib 在机器学习领域的广泛应用和技术细节,涵盖了从数据预处理、特征工程到模型训练、评估和调整等各个环节。通过使用 Spark MLlib,用户可以在分布式环境下高效地处理大规模数据集,并构建出...

    feast,用于机器学习的特征库.zip

    它旨在解决在生产环境中管理和提供机器学习特征的挑战。Feast 提供了一种结构化的、可扩展的方法来存储、版本化、验证和馈送特征数据,使得数据科学家和工程师能够更有效地构建和部署机器学习模型。 在机器学习流程...

    Spark ml pipline交叉验证之朴素贝叶斯.docx

    Pipeline是Spark MLlib提供的一种工具,它允许将多个转换器(Transformer)和估计器(Estimator)组合在一起,形成一个完整的机器学习工作流程。在Pipeline中,每个步骤可以是特征处理的转换器,如`VectorAssembler...

    大数据环境下机器学习的基本知识点.pdf

    1. 自动化和智能化:自动化机器学习工具如AutoML,简化了模型选择和参数调优的过程,降低了使用门槛。 2. 鲁棒性:增强模型对异常、噪声和对抗性攻击的抵抗力。 3. 能效和资源优化:在保证性能的同时,降低计算和...

    Spark_ML:使用Apache Spark进行机器学习的第一种方法

    Spark MLlib 是 Spark 的机器学习库,提供了丰富的机器学习算法和工具,包括分类、回归、聚类、协同过滤、特征提取和模型选择等。Spark MLlib 的设计目标是让用户能够方便地构建和运行大规模的机器学习工作流。 在 ...

    spark练习数据

    在大数据处理领域,Apache Spark 是一个非常流行且高效的数据处理框架,它被广泛用于批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多个场景。Spark 的核心特性在于其内存计算,可以显著提高数据处理速度,降低了大数据...

    大数据技术分享 Spark技术讲座 Spark ML交叉验证中的模型并行性 共46页.pdf

    在Spark ML库中,管道用于封装整个机器学习流程,包括数据转换、特征提取和模型训练等步骤。为了选择最佳参数组合,可以使用交叉验证方法。具体来说,可以为每个阶段设置多个参数值,例如: - Tokenizer(分词器)...

    ML 逻辑回归

    在逻辑回归中,我们假设模型的预测值是输入特征的线性组合,然后通过Sigmoid函数进行转换,得到预测概率。假设我们有n个特征,模型可表示为: \[ h_\theta(x) = g(\theta^Tx) = \frac{1}{1 + e^{-(\theta_0 + \theta...

    sparkML智能客户系统项目实战-全套笔记,详细记录学习过程.zip

    在本项目实践中,我们主要关注的是使用Spark MLlib构建智能客户系统,这涉及到大数据处理、机器学习以及Web系统的开发。Spark MLlib是Apache Spark的一部分,它提供了丰富的机器学习算法库,支持分类、回归、聚类、...

    Spark ml pipline交叉验证之决策树分类.docx

    4. **建立机器学习流水线**: - 通过 `Pipeline` 将预处理步骤(如 VectorAssembler 和 StandardScaler)以及模型训练步骤串联起来。 5. **设置评估指标**: - 创建 `MulticlassClassificationEvaluator` 实例,...

    spark mllib 协同过滤推荐算法(ALS) python 实现 完整实例程序

    Spark MLlib 是 Apache Spark 的机器学习库,其中包含多种机器学习算法,如协同过滤(Collaborative Filtering, CF)。在本实例中,我们将探讨如何使用 PySpark(Python 接口)实现基于 MLlib 的协同过滤推荐算法...

    spark-ml-course:学习Spark机器学习的课程

    《Spark机器学习实战:基于Jupyter Notebook》 Spark作为一个强大的大数据处理框架,其在机器学习领域的应用日益广泛。本课程“spark-ml-course”旨在帮助学员深入理解和掌握Spark MLlib库,通过Jupyter Notebook这...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics