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      • 运行结果

    one-hot编码组件

    算法介绍

    one-hot编码，也称独热编码，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过 独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。 因此，数据会变成稀疏的，输出结果也是kv的稀疏结构。

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值
    reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
    outputCol 输出结果列列名 输出结果列列名，必选 String ✓

    脚本示例

    运行脚本

    1. data = np.array([
    2.     ["assisbragasm", 1],
    3.     ["assiseduc", 1],
    4.     ["assist", 1],
    5.     ["assiseduc", 1],
    6.     ["assistebrasil", 1],
    7.     ["assiseduc", 1],
    8.     ["assistebrasil", 1],
    9.     ["assistencialgsamsung", 1]
    10. ])
    12. # load data
    13. df = pd.DataFrame({"query": data[:, 0], "weight": data[:, 1]})
    15. inOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='query string, weight long', op_type='batch')
    17. # one hot train
    18. one_hot = OneHotTrainBatchOp().setSelectedCols(["query"]).setDropLast(False).setIgnoreNull(False)
    19. model = inOp.link(one_hot)
    21. # batch predict
    22. predictor = OneHotPredictBatchOp().setOutputCol("predicted_r").setReservedCols(["weight"])
    23. print(BatchOperator.collectToDataframe(predictor.linkFrom(model, inOp)))
    25. # stream predict
    26. inOp2 = dataframeToOperator(df, schemaStr='query string, weight long', op_type='stream')
    27. predictor = OneHotPredictStreamOp(model).setOutputCol("predicted_r").setReservedCols(["weight"])
    28. predictor.linkFrom(inOp2).print()
    30. StreamOperator.execute()

    运行结果

    1.   weight predicted_r
    2. 0       1    $6$4:1.0
    3. 1       1    $6$3:1.0
    4. 2       1    $6$2:1.0
    5. 3       1    $6$3:1.0
    6. 4       1    $6$1:1.0
    7. 5       1    $6$3:1.0
    8. 6       1    $6$1:1.0
    9. 7       1    $6$0:1.0