• ALINK(三十五):特征工程(十四)类别特征编码(二)独热编码


    独热编码训练 (OneHotTrainBatchOp)

    Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.feature.OneHotTrainBatchOp

    Python 类名:OneHotTrainBatchOp

    功能介绍

    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。

    编码结果

    输入

    selectedCol0

    selectedCol1

    a

    1

    b

    1

    c

    1

    d

    2

    a

    2

    b

    2

    c

    2

    e

    null

    NULL

    2

    Encode ——> INDEX

    预测结果为单个token的index,如0, 1, 2 ...

    Encode ——> VECTOR

    预测结果为稀疏向量:

    1. dropLast为true,向量中非零元个数为0或者1, 如$5, $5$0:1.0或者NULL。
    2. dropLast为false,向量中非零元个数必定为1, 只能是$5$0:1.0或者NULL。
    Encode ——> ASSEMBLED_VECTOR

    预测结果为稀疏向量,是预测选择列中,各列预测为VECTOR时,按照选择顺序ASSEMBLE的结果。

    向量维度

    Encode ——> Vector
    distinct token Number: 训练集中指定列的去重后的token数目
    dropLast: 预测参数
    enableElse: 训练时若填写discreteThresholds或discreteThresholdsArray则为true,默认为false
    handleInvalid: 预测参数
    举例

    输入列为selectedCol0

    1. 如果没有填写discreteThresholds,那么enableElse为false,distinct token Number为(a,b,c,d,e)一共5个token
        1.1 dropLast为True
            1.1.1 handleInvalid为keep: vectorSize=(5 - 1 + 0 + 1 = 5)
            1.1.2 handleInvalid为skip: vectorSize=(5 - 1 + 0 + 0 = 4)
            1.1.3 handleInvalid为error: vectorSize=(5 - 1 + 0 + 0 = 4)
        1.2 dropLast为False
            1.1.1 handleInvalid为keep: vectorSize=(5 - 0 + 0 + 1 = 6)
            1.2.2 handleInvalid为skip: vectorSize=(5 - 0 + 0 + 0 = 5)
            1.2.3 handleInvalid为error: vectorSize=(5 - 0 + 0 + 0 = 5)
    2. 如果discreteThresholds为2, 那么enableElse为true, distinct token Number为(a,b,c)一共3个token
        2.1 dropLast为True
            1.1.1 handleInvalid为keep: vectorSize=(3 - 1 + 1 + 1 = 4)
            1.1.2 handleInvalid为skip: vectorSize=(3 - 1 + 1 + 0 = 3)
            1.1.3 handleInvalid为error: vectorSize=(3 - 1 + 1 + 0 = 3)
        2.2 dropLast为False
            1.1.1 handleInvalid为keep: vectorSize=(3 - 0 + 1 + 1 = 5)
            1.2.2 handleInvalid为skip: vectorSize=(3 - 0 + 1 + 0 = 4)
            1.2.3 handleInvalid为error: vectorSize=(3 - 0 + 1 + 0 = 4)

    Token index

    Encode ——> Vector
    1. 训练集中出现过的token: 预测值为模型中token对应的token_index,若 dropLast为true, token_index最大的值会被丢掉,预测结果为全零元
    2. null: 
        2.1 handleInvalid为keep: 预测值为distinct token Number - dropLast(true: 1, false: 0)
        2.2 handleInvalid为skip: null
        2.3 handleInvalid为error: 报错
    3. 训练集中未出现过的token: 
        3.1 enableElse为true
            3.1.1 handleInvalid为keep: 预测值为:distinct token Number - dropLast(true: 1, false: 0) + 1
            3.1.2 handleInvalid为skip: 预测值为:distinct token Number - dropLast(true: 1, false: 0)
            3.1.3 handleInvalid为error: 预测值为:distinct token Number - dropLast(true: 1, false: 0)
        3.2 enableElse为false
            3.2.1 handleInvalid为keep: 预测值为:distinct token Number - dropLast(true: 1, false: 0)
            3.2.2 handleInvalid为skip: null
            3.2.3 handleInvalid为error: 报错
    举例

    输入列为selectedCol0

      1. 如果没有填写discreteThresholds
        假设模型中a,b,c,d,e对应的token index为0,1,2,3,4
        1.1 dropLast为True
        1.1.1 handleInvalid为keep

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $5$0:1.0

    b

    1

    $5$1:1.0

    c

    2

    $5$2:1.0

    d

    3

    $5$3:1.0

    e

    4 (Encode为IDNEX时,dropLast不起作用)

    5 (最大的token index被drop了)

    NULL

    5

    $5$4:1.0

     

    1. 1.1.2 handleInvalid为skip: vectorSize=(5 - 1 + 0 + 0 = 4)

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $4$0:1.0

    b

    1

    $4$1:1.0

    c

    2

    $4$2:1.0

    d

    3

    $4$3:1.0

    e

    4 (Encode为IDNEX时,dropLast不起作用)

    4 (最大的token index被drop了)

    NULL

    NULL

    NULL

    1.3 handleInvalid为error: 直接报错
    1.2 dropLast为False
    1.1.1 handleInvalid为keep

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $6$0:1.0

    b

    1

    $6$1:1.0

    c

    2

    $6$2:1.0

    d

    3

    $6$3:1.0

    e

    4 (Encode为IDNEX时,dropLast不起作用)

    $6$4:1.0

    NULL

    5

    $6$5:1.0

    1.2.2 handleInvalid为skip

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $5$0:1.0

    b

    1

    $5$1:1.0

    c

    2

    $5$2:1.0

    d

    3

    $5$3:1.0

    e

    4 (Encode为IDNEX时,dropLast不起作用)

    $5$4:1.0

    NULL

    NULL

    NULL

    1.2.3 handleInvalid为error: 直接报错

      1. 如果discreteThresholds为2
        假设模型中a,b,c对应的token index为0,1,2
        2.1 dropLast为True
        1.1.1 handleInvalid为keep:

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $4$0:1.0

    b

    1

    $4$1:1.0

    c

    2

    4 (最大的token index被drop了)

    d

    4

    $4$3:1.0 (unknown token)

    e

    4

    $4$3:1.0 (unknown token)

    NULL

    3

    $4$2:1.0

    1. 1.1.2 handleInvalid为skip:

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $3$0:1.0

    b

    1

    $3$1:1.0

    c

    2

    3 (最大的token index被drop了)

    d

    3

    $3$2:1.0 (unknown token)

    e

    3

    $4$2:1.0 (unknown token)

    NULL

    NULL

    NULL

    1.1.3 handleInvalid为error: 直接报错

      1. 2.2 dropLast为False
        1.1.1 handleInvalid为keep:

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $5$0:1.0

    b

    1

    $5$1:1.0

    c

    2

    $5$2:1.0

    d

    4

    $5$4:1.0 (unknown token)

    e

    4

    $5$4:1.0 (unknown token)

    NULL

    3

    $5$3:1.0

    1. 1.2.2 handleInvalid为skip:

    selectedCol0

    Encode为INDEX的输出

    Encode为VECTOR的输出

    a

    0

    $4$0:1.0

    b

    1

    $4$1:1.0

    c

    2

    $4$2:1.0

    d

    3

    $4$3:1.0 (unknown token)

    e

    3

    $4$3:1.0 (unknown token)

    NULL

    NULL

    NULL

    1. 1.2.3 handleInvalid为error: 直接报错

    参数说明

    名称

    中文名称

    描述

    类型

    是否必须?

    默认值

    selectedCols

    选择的列名

    计算列对应的列名列表

    String[]

     

    discreteThresholds

    离散个数阈值

    离散个数阈值,低于该阈值的离散样本将不会单独成一个组别。

    Integer

     

    -2147483648

    discreteThresholdsArray

    离散个数阈值

    离散个数阈值,每一列对应数组中一个元素。

    Integer[]

     

    null

    代码示例

    Python 代码

    from pyalink.alink import *
    import pandas as pd
    useLocalEnv(1)
    df = pd.DataFrame([
        ["a", 1],
        ["b", 1],
        ["c", 1],
        ["e", 2],
        ["a", 2],
        ["b", 1],
        ["c", 2],
        ["d", 2],
        [None, 1]
    ])
    inOp = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr='query string, weight long')
    # one hot train
    one_hot = OneHotTrainBatchOp().setSelectedCols(["query"])
    model = inOp.link(one_hot)
    model.lazyPrint(10)
    # batch predict
    predictor = OneHotPredictBatchOp().setOutputCols(["output"])
    predictor.linkFrom(model, inOp).print()

    Java 代码

    import org.apache.flink.types.Row;
    import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
    import com.alibaba.alink.operator.batch.feature.OneHotPredictBatchOp;
    import com.alibaba.alink.operator.batch.feature.OneHotTrainBatchOp;
    import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
    import org.junit.Test;
    import java.util.Arrays;
    import java.util.List;
    public class OneHotTrainBatchOpTest {
        @Test
        public void testOneHotTrainBatchOp() throws Exception {
            List <Row> df = Arrays.asList(
                Row.of("a", 1),
                Row.of("b", 1),
                Row.of("c", 1),
                Row.of("e", 2),
                Row.of("a", 2),
                Row.of("b", 1),
                Row.of("c", 2),
                Row.of("d", 2),
                Row.of(null, 1)
            );
            BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "query string, weight int");
            BatchOperator <?> one_hot = new OneHotTrainBatchOp().setSelectedCols("query");
            BatchOperator <?> model = inOp.link(one_hot);
            model.lazyPrint(10);
            BatchOperator <?> predictor = new OneHotPredictBatchOp().setOutputCols("output");
            predictor.linkFrom(model, inOp).print();
        }
    }

    运行结果

    模型

    column_index

    token

    token_index

    -1

    {"selectedCols":"["query"]","selectedColTypes":"["VARCHAR"]","enableElse":"false"}

    null

    0

    a

    0

    0

    b

    1

    0

    c

    2

    0

    d

    3

    0

    e

    4

    预测

    query

    weight

    output

    a

    1

    $5$0:1.0

    b

    1

    $5$1:1.0

    c

    1

    $5$2:1.0

    e

    2

    5

    a

    2

    $5$0:1.0

    b

    1

    $5$1:1.0

    c

    2

    $5$2:1.0

    d

    2

    $5$3:1.0

    null

    1

    $5$4:1.0

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