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    功能介绍

    标准化批式预测是对数据进行按正态化处理的组件。

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值
    outputCols 输出结果列列名数组 输出结果列列名数组，可选，默认null String[] null

    脚本示例

    脚本

    1. data = np.array([
    2.             ["a", 10.0, 100],
    3.             ["b", -2.5, 9],
    4.             ["c", 100.2, 1],
    5.             ["d", -99.9, 100],
    6.             ["a", 1.4, 1],
    7.             ["b", -2.2, 9],
    8.             ["c", 100.9, 1]
    9. ])
    11. colnames = ["col1", "col2", "col3"]
    12. selectedColNames = ["col2", "col3"]
    14. df = pd.DataFrame({"col1": data[:, 0], "col2": data[:, 1], "col3": data[:, 2]})
    15. inOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='batch')
    18. # train
    19. trainOp = StandardScalerTrainBatchOp()\
    20.            .setSelectedCols(selectedColNames)
    22. trainOp.linkFrom(inOp)
    24. # batch predict
    25. predictOp = StandardScalerPredictBatchOp()
    26. predictOp.linkFrom(trainOp, inOp).print()
    28. # stream predict
    29. sinOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='stream')
    31. predictStreamOp = StandardScalerPredictStreamOp(trainOp)
    32. predictStreamOp.linkFrom(sinOp).print()
    35. StreamOperator.execute()

    结果

    1.   col1      col2      col3
    2. 0    a -0.078352  1.459581
    3. 1    b -0.259243 -0.481449
    4. 2    c  1.226961 -0.652089
    5. 3    d -1.668749  1.459581
    6. 4    a -0.202805 -0.652089
    7. 5    b -0.254902 -0.481449
    8. 6    c  1.237091 -0.652089