【机器学习】Spark ML 对数据特征进行 One-Hot 编码

什么是 One-Hot 编码？

在机器学习中，一般需要对非数值型的特征进行编码处理，将其转化为数值型的特征。其中，One-Hot 编码是一种常见的特征编码方式。

One-Hot 编码是将一个离散特征的每个取值映射为一个唯一的整数编号，并将该编号表示成一个二进制向量的形式。具体来说，对于一个有

     k 
    
   
  
    k 
   
  
k 个不同取值的离散特征，其 One-Hot 编码将会得到一个  
 
  
   
   
     k 
    
   
  
    k 
   
  
k 维的向量，其中只有一个元素为 

1

，其余元素为

0

，该元素的下标对应着特征取值的编号。

例如，对于一个颜色特征，其可能的取值为红、绿、蓝三种，可以将其编码为：

• 红色：[1, 0, 0]
• 绿色：[0, 1, 0]
• 蓝色：[0, 0, 1]

为什么需要 One-Hot 编码？

One-Hot 编码主要用于将离散特征转化为数值特征，并且避免了特征之间的大小关系，方便在机器学习模型中使用。

1. 避免数值型特征带来的大小关系：如果对于一个本质上是离散的特征，使用数值型的编码方式，就可能会导致不同取值之间带来了大小关系，这可能会影响机器学习模型的训练效果。而使用 One-Hot 编码，每个取值都是独立的，不存在大小关系，不会对模型产生影响。
2. 方便使用分类器：在机器学习中，一些分类器（比如决策树、支持向量机等）需要将数据转换为数值型的输入，One-Hot 编码可以将离散特征转换为数值特征，方便这些分类器进行训练和预测。
3. 增加特征的独立性：在一些情况下，原始的离散特征可能存在相关性，One-Hot 编码可以将这些特征转化为互相独立的数值特征，便于在模型中使用。

需要注意的是，对于具有大量不同取值的离散特征，进行 One-Hot 编码可能会导致特征维度爆炸，影响模型的训练效率和性能。在这种情况下，可以考虑使用其他特征编码方式，比如哈希编码。

Spark ML 之 One-Hot

在 Spark MLlib 中，我们通过 OneHotEncoder 特征转换器，用于将类别特征转换为二元向量，其实现基于 One-Hot 编码，将每个类别特征映射到唯一的整数索引，并将索引编码为二元向量。该转换器适用于逻辑回归、朴素贝叶斯等需要数值特征作为输入的算法。

OneHotEncoder 转换器有两个主要参数：

• inputCol：需要转换为二元向量的输入列名。
• outputCol：转换后的二元向量输出列名。

那么什么是二元向量呢？

二元向量是指只包含两个元素的向量。在数学中，一个二元向量可以表示为

     ( 
    
   
     x 
    
   
     , 
    
   
     y 
    
   
     ) 
    
   
  
    (x, y) 
   
  
(x,y)，其中  
 
  
   
   
     x 
    
   
  
    x 
   
  
x 和  
 
  
   
   
     y 
    
   
  
    y 
   
  
y 是向量的两个分量。这样的向量也可以被看作是二维坐标系中的一个点，其中  
 
  
   
   
     x 
    
   
  
    x 
   
  
x 和  
 
  
   
   
     y 
    
   
  
    y 
   
  
y 分别表示该点在  
 
  
   
   
     x 
    
   
  
    x 
   
  
x 轴和  
 
  
   
   
     y 
    
   
  
    y 
   
  
y 轴上的坐标。

在机器学习和数据分析中，二元向量通常被用来表示二元特征，例如某个物品是否被购买，某个用户是否点击了某个广告等等。在这种情况下，向量的两个分量通常分别表示某个特征的取值为

0

或

1

。

Spark ML 应用示例

在

maven

中引入 Spark ML 的依赖。

<dependency><groupId>org.apache.spark</groupId><artifactId>spark-mllib_2.12</artifactId><version>3.0.0</version></dependency>

1.创建

SparkSession

对象

val spark: SparkSession = SparkSession
                .builder().master("local[*]").appName("One_Hot").getOrCreate()

2.创建一个示例数据集，格式为 DataFrame

importspark.implicits._

        val data: DataFrame = Seq((0,"red"),(1,"blue"),(2,"green"),(3,"red"),(4,"red"),(5,"blue")).toDF("id","color")

生成了一个包含

"id"

和

"color"

两个字段的 DataFrame。其中

"color"

是一个字符串类型的类别特征，包括

"red"

、

"blue"

和

"green"

三种取值。

3.创建

StringIndexer

对象，对特征进行索引编码

val indexer: StringIndexerModel =new StringIndexer().setInputCol("color").setOutputCol("index_color").fit(data)val indexData: DataFrame = indexer.transform(data)

该编码会将

"color"

特征中的三种取值分别编码为

0

、

1

和

2

。

StringIndexer 是 Spark 中常用的一种特征工程模型，它的作用是将字符串类型的特征值转换成数值类型的特征值。在机器学习和数据分析中，通常需要将非数值类型的特征值转换成数值类型，这样才能够使用各种算法进行训练和预测等等。

StringIndexer 可以将某个字符串特征的所有取值按照出现的次数进行排序，并为每个取值分配一个整数编号，从而将字符串类型的特征值转换成整数类型的特征值。

例如，如果某个字符串特征的取值为

["cat", "dog", "bird", "dog", "cat"]

，那么经过 StringIndexer 处理后，取值

"cat"

将被编号为

0

，

"dog"

将被编号为

1

，

"bird"

将被编号为

2

，转换后的特征值为

[0, 1, 2, 1, 0]

（出现次数一样会按照 ASCII 码等规则进行编号）。

4.使用 OneHotEncoder 对特征进行 One-Hot 编码

val encoder: OneHotEncoder =new OneHotEncoder().setInputCol("index_color").setOutputCol("encoded_color").setDropLast(false)val encoderModel: OneHotEncoderModel = encoder.fit(indexData)val encoderData: DataFrame = encoderModel.transform(indexData)

将编码后的

"index_color"

特征作为输入，将输出列设置为

"encoded_color"

，对其进行 One-Hot 编码，并保留每个特征中的所有取值。

这意味着对于

"color"

特征，由于有三种取值，因此编码后的结果会生成一个长度为

3

的向量，其中每个元素对应一种取值，元素值为

1

表示该取值出现，为

0

表示该取值未出现。

setDropLast

是 OneHotEncoder 类的一个方法，它用于设置是否省略最后一个编码值，其默认值为

true

。
如果将

setDropLast

设置为

false

，则会为每个不同的类别创建一个编码列，这样最后一个类别将具有全部

1

的编码向量。如果将其设置为

true

，则会为每个不同的类别创建一个编码列，但最后一个编码列将被省略。

5.输出结果

        encoderData.show(false)

输出结果如下所示：

+---+-----+-----------+-------------+|id |color|index_color|encoded_color|+---+-----+-----------+-------------+|0|red  |0.0|(3,[0],[1.0])||1|blue |1.0|(3,[1],[1.0])||2|green|2.0|(3,[2],[1.0])||3|red  |0.0|(3,[0],[1.0])||4|red  |0.0|(3,[0],[1.0])||5|blue |1.0|(3,[1],[1.0])|+---+-----+-----------+-------------+

encoded_color

列是进行 One-Hot 编码完成后的特征向量。

我们拿 ID 为

0

的数据来对

encoded_color

列进行说明，即：

(3,[0],[1.0]) 

，解析如下：

• 3 表示特征数量，即：red、blue、green。
• [0] 表示特征的编码，这里 red 的编码为 0。
• [1.0] 表示该列是否为 red（其它列对应其它的颜色），1 表示是，0 表示否。

6.进行向量拆分

        encoderData.withColumn("new_encoded_color",vector_to_array(col("encoded_color"))).show(false)

结果如下：

+---+-----+-----------+-------------+-----------------+|id |color|index_color|encoded_color|new_encoded_color|+---+-----+-----------+-------------+-----------------+|0|red  |0.0|(3,[0],[1.0])|[1.0,0.0,0.0]||1|blue |1.0|(3,[1],[1.0])|[0.0,1.0,0.0]||2|green|2.0|(3,[2],[1.0])|[0.0,0.0,1.0]||3|red  |0.0|(3,[0],[1.0])|[1.0,0.0,0.0]||4|red  |0.0|(3,[0],[1.0])|[1.0,0.0,0.0]||5|blue |1.0|(3,[1],[1.0])|[0.0,1.0,0.0]|+---+-----+-----------+-------------+-----------------+

我们拿 ID 为

0

的数据来对

encoded_color

、

new_encoded_color

列进行说明，它们的值分别为：

(3,[0],[1.0])

、

[1.0, 0.0, 0.0]

。

这里主要说明

new_encoded_color

列数据，可以发现，对 One-Hot 特征向量结果

encoded_color

进行转换后，结果为

[1.0, 0.0, 0.0]

，它分别对应着

[red,blue,green]

。

那么为什么是这个顺序呢？这就要提到我们上面的特征编码了，因为它是按照 StringIndexer 编码后的顺序进行排列的。

从数据中可以看出， ID 为

0

的数据属于

red

，而不属于其它两个特征，所以结果为：

[1.0, 0.0, 0.0]

。

One-Hot 编码，仅此而已。