决策树对类别型数据的处理

http://stackoverflow.com/questions/25038294/how-do-i-run-the-spark-decision-tree-with-a-categorical-feature-set-using-scala

一开始觉得这个不是问题，因为DT本身就是处理类别型数据的，加上之前自己写代码的时候也都是支持类别型数据的。

所以按照自己的理解，如果数据是

a,h,y

b,c,x

这种类别型的，就直接输入到spark即可。但是看到网上说由于spark的Vector不支持string，所以需要将其转为数值型。那么如何转换呢？

这是个问题，一般的转换方式是采用one-hot编码，具体的可以看这个

就是说将a,b,c这三个变成一个3*3的矩阵。那么这个有啥好处呢？

首先对于上面所说的，如果a=0,b=1,c=2，那么算法就会认为b比a更接近c，但事实上没有这个关系

而one-hot编码则没有这样的度量

并且在某种意义上来说，还扩充了特征。

但是这样做无疑也增加了空间，不过利用dense matrix应该也还好。

好咧，言归正传，那么在spark中如何搞类别型数据呢？

先放个例子：

从上面一眼就能看出来，categoricalFeatureInfo这个是用来指示

就是说Map中的key值是说明那一列是类别型数据，而value值表示该列有多少种属性值，嗯，就是这么简单。

有点不明白那些人，就不会网上搜一下么，你纠结了一天，我网上一搜，2分钟给你答案，何必呢。