• 功能介绍
  • 参数说明
  • 脚本示例
    • 脚本
    • 脚本运行结果

    功能介绍

    • 绝对值最大标准化是对数据按照最大值和最小值进行标准化的组件, 将数据归一到-1和1之间。

    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 = MaxAbsScalerTrainBatchOp()\
    20.            .setSelectedCols(selectedColNames)
    22. trainOp.linkFrom(inOp)
    24. # batch predict
    25. predictOp = MaxAbsScalerPredictBatchOp()
    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 = MaxAbsScalerPredictStreamOp(trainOp)
    32. predictStreamOp.linkFrom(sinOp).print()
    35. StreamOperator.execute()

    脚本运行结果

    1.   col1      col2  col3
    2. 0    a  0.099108  1.00
    3. 1    b -0.024777  0.09
    4. 2    c  0.993062  0.01
    5. 3    d -0.990089  1.00
    6. 4    a  0.013875  0.01
    7. 5    b -0.021804  0.09
    8. 6    c  1.000000  0.01