Spark OneHotEncoder

Stella981
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1、概念

独热编码(One-Hot Encoding) 
  * 将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量,该向量最多具有一个单一的单值,该单值表示所有特征值集合中特定特征值的存在。
  * 此编码允许期望连续特征(例如逻辑回归)的算法使用分类特征。
  * 对于字符串类型的输入数据,通常首先使用StringIndexer对分类特征进行编码
  *
  * OneHotEncoderEstimator可以转换多列,为每个输入列返回一个热编码的输出矢量列。通常使用VectorAssembler将这些向量合并为单个特征向量。
  *
  * OneHotEncoderEstimator支持handleInvalid参数,以选择在转换数据期间如何处理无效输入。
  * 可用的选项包括“keep”(将任何无效输入分配给额外的分类索引)和“error”(引发错误)。

在数据处理和特征工程中,经常会遇到类型数据,如性别分为[男,女],手机运营商分为[移动,联通,电信]等,
我们通常将其转为数值带入模型,如[0,1], [-1,0,1]等,但模型往往默认为连续型数值进行处理,这样其实是违背我们最初设计的,也会影响模型效果。

独热编码便是解决这个问题,其方法是使用N位状态寄存器来对N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,其中只有一位有效。

如自然编码为:0,1

独热编码为:10,01           

可以理解为对有m个取值的特征,经过独热编码处理后,转为m个二元特征,每次只有一个激活。


如数字字体识别0~9中,6的独热编码为:

0000001000

优点

独热编码的优点为:

1.能够处理非连续型数值特征。 
2.在一定程度上也扩充了特征。比如性别本身是一个特征,经过one hot编码以后,就变成了男或女两个特征。

 

当然,当特征类别较多时,数据经过独热编码可能会变得过于稀疏。

2、code

package com.home.spark.ml

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.ml.feature.OneHotEncoderEstimator
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
  * @Description: 独热编码(One-Hot Encoding) 
  * 将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量,该向量最多具有一个单一的单值,该单值表示所有特征值集合中特定特征值的存在。
  * 此编码允许期望连续特征(例如逻辑回归)的算法使用分类特征。
  * 对于字符串类型的输入数据,通常首先使用StringIndexer对分类特征进行编码
  *
  * OneHotEncoderEstimator可以转换多列,为每个输入列返回一个热编码的输出矢量列。通常使用VectorAssembler将这些向量合并为单个特征向量。
  *
  * OneHotEncoderEstimator支持handleInvalid参数,以选择在转换数据期间如何处理无效输入。
  * 可用的选项包括“keep”(将任何无效输入分配给额外的分类索引)和“error”(引发错误)。
  **/
object Ex_oneHotEncoder {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf(true).setMaster("local[2]").setAppName("spark ml")
    val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    val df = spark.createDataFrame(Seq(
      (0.0, 1.0),
      (1.0, 0.0),
      (2.0, 1.0),
      (0.0, 2.0),
      (0.0, 1.0),
      (2.0, 0.0),
      (6.0, 1.0)
    )).toDF("categoryIndex1", "categoryIndex2")

    val encoder = new OneHotEncoderEstimator()
      .setInputCols(Array("categoryIndex1", "categoryIndex2"))
      .setOutputCols(Array("categoryVec1", "categoryVec2"))
      //默认情况下不包括最后一个类别(可通过“dropast”配置),因为它使向量项的总和为1,因此线性相关。
      .setDropLast(false)
    val model = encoder.fit(df)
    
    val encoded = model.transform(df)

    encoded.show(false)

    spark.stop()
  }
}

+--------------+--------------+-------------+-------------+
|categoryIndex1|categoryIndex2|categoryVec1 |categoryVec2 |
+--------------+--------------+-------------+-------------+
|0.0           |1.0           |(7,[0],[1.0])|(3,[1],[1.0])|
|1.0           |0.0           |(7,[1],[1.0])|(3,[0],[1.0])|
|2.0           |1.0           |(7,[2],[1.0])|(3,[1],[1.0])|
|0.0           |2.0           |(7,[0],[1.0])|(3,[2],[1.0])|
|0.0           |1.0           |(7,[0],[1.0])|(3,[1],[1.0])|
|2.0           |0.0           |(7,[2],[1.0])|(3,[0],[1.0])|
|6.0           |1.0           |(7,[6],[1.0])|(3,[1],[1.0])|
+--------------+--------------+-------------+-------------+
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