对连续值处理 0.binarizer/二值化 from __future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import Binarizer#ml相对于mllib更全一点,更新一点 spark = SparkSession\ .builder\ .appName("BinarizerExample")\ .getOrCreate() continuou…

特征工程 对连续值处理 0.binarizer/二值化 from __future__ import print_function from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import Binarizer spark = SparkSession\ .builder\ .appName("BinarizerExample")\ .getOrCreate() # 创建DataFrame continuous…

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过…

特征工程常见示例: 分类数据.文本.图像. 还有提高模型复杂度的 衍生特征 和 处理 缺失数据的填充 方法.这个过程被叫做向量化.把任意格式的数据 转换成具有良好特性的向量形式. 分类特征 比如房屋数据: 房价.面积.地点信息. 方案1:把分类特征用映射关系 编码成 整数 . {'Queen Anne': 1, 'Fremont': 2, 'Wallingford': 3}; 在scikit-learn中并不好,数值特征可以反映代数量.会产生 1<2<3的 方案2:使用独热编码 有效增加额外的…

spark的机器学习库,包含常见的学习算法和工具如分类.回归.聚类.协同过滤.降维等使用算法时都需要指定相应的数据集,下面为大家介绍常用的spark ml 数据类型.1.本地向量(Local Vector)存储在单台机器上,索引采用0开始的整型表示,值采用Double类型的值表示.Spark MLlib中支持两种类型的矩阵,分别是密度向量(Dense Vector)和稀疏向量(Spasre Vector),密度向量会存储所有的值包括零值,而稀疏向量存储的是索引位置及值,不存储零值,在数据量比较大…

监督学习 0.线性回归(加L1.L2正则化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("LinearRegressionWithElasticNet")\ .getOrCreate() # 加载数…

无监督学习 0.K-means from __future__ import print_function from pyspark.ml.clustering import KMeans #from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator from pyspark.sql import SparkSession import pandas as pd spark = SparkSession\ .builder\ .appName("K…

监督学习 0.线性回归(加L1.L2正则化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("LinearRegressionWithElasticNet")\ .getOrCreate() # 加载数…

0.K-means from __future__ import print_function from pyspark.ml.clustering import KMeans#硬聚类 #from pyspark.ml.evaluation import ClusteringEvaluator#2.2版本支持评估,2.1版本不支持 from pyspark.sql import SparkSession ! head -5 data/mllib/sample_kmeans_data.txt#展示…

机器学习的模型训练越来越自动化,但特征工程还是一个漫长的手动过程,依赖于专业的领域知识,直觉和数据处理.而特征选取恰恰是机器学习重要的先期步骤,虽然不如模型训练那样能产生直接可用的结果.本文作者将使用Python的featuretools库进行自动化特征工程的示例. 机器学习越来越多地从手动设计模型转变为使用H20,TPOT和auto-sklearn等工具来自动优化的渠道.这些库以及随机搜索等方法旨在通过查找数据集的最优模型来简化模型选择和转变机器学习的部分,几乎不需要人工干预.然而,特征工程几…