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我试图了解 spark.ml 如何处理字符串分类自变量。我知道在 Spark 中我必须使用StringIndexer将字符串转换为双精度。
例如，“a”/“b”/“c” => 0.0/1.0/2.0。
但我真正想避免的是必须在双打列上使用OneHotEncoder。这似乎使管道不必要地混乱。特别是因为 Spark 知道数据是分类的。希望下面的示例代码使我的问题更清楚。

import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression

val df = sqlContext.createDataFrame(Seq(
Tuple2(0.0,"a"), Tuple2(1.0, "b"), Tuple2(1.0, "c"), Tuple2(0.0, "c")
)).toDF("y", "x")

// index the string column "x"
val indexer = new StringIndexer().setInputCol("x").setOutputCol("xIdx").fit(df)
val indexed = indexer.transform(df)

// build a data frame of label, vectors
val assembler = (new VectorAssembler()).setInputCols(List("xIdx").toArray).setOutputCol("features")
val assembled = assembler.transform(indexed)

// build a logistic regression model and fit it
val logreg = (new LogisticRegression()).setFeaturesCol("features").setLabelCol("y")
val model = logreg.fit(assembled)

逻辑回归将其视为只有一个自变量的模型。

model.coefficients
res1: org.apache.spark.mllib.linalg.Vector = [0.7667490491775728]

但是自变量是分类的，具有三个类别 = [“a”、“b”、“c”]。我知道我从未做过 k 编码之一，但数据帧的元数据知道特征向量是名义上的。

import org.apache.spark.ml.attribute.AttributeGroup
AttributeGroup.fromStructField(assembled.schema("features"))
res2: org.apache.spark.ml.attribute.AttributeGroup = {"ml_attr":{"attrs":
{"nominal":[{"vals":["c","a","b"],"idx":0,"name":"xIdx"}]},
"num_attrs":1}}

如何将此信息传递给LogisticRegression？这不是保留数据帧元数据的重点吗？SparkML中似乎没有CategoricalFeaturesInfo。我真的需要对每个分类特征进行 1 of k 编码吗？

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也许我遗漏了一些东西，但这看起来确实像是 RFormula 的工作（https://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#rformula）。

顾名思义，它采用“R 风格”公式来描述特征向量是如何由输入数据列组成的。

对于每个分类输入列（即，作为类型的 StringType），它将 StringIndexer + OneHotEncoder 添加到最终实现公式的管道中。

输出是一个特征向量（双精度），可以与 org.apache.spark.ml 包中的任何算法一起使用，作为您的目标。

于 2018-01-04T21:21:17.777 回答