Question

我有一个具有以下结构的数据框（df）：

数据

label pa_age pa_gender_category
10000 32.0   male
25000 36.0   female
45000 68.0   female
15000 24.0   male

目标

我想为列'label'构建一个RandomForest分类器，其中'pa_age'和'pa_gender_category'列是功能

流程

// Transform the labels column into labels index

val labelIndexer = new StringIndexer().setInputCol("label")
.setOutputCol("indexedLabel").fit(df)

// Transform column gender_category into labels

val featureTransformer = new StringIndexer().setInputCol("pa_gender_category")
.setOutputCol("pa_gender_category_label").fit(df)

// Convert indexed labels back to original labels.
val labelConverter = new IndexToString()
  .setInputCol("prediction")
  .setOutputCol("predictedLabel")
  .setLabels(labelIndexer.labels)

// Train a RandomForest model.
val rf = new RandomForestClassifier()
  .setLabelCol("indexedLabel")
  .setFeaturesCol("indexedFeatures")
  .setNumTrees(10)

上述步骤的预期输出：

label pa_age pa_gender_category indexedLabel pa_gender_category_label
10000 32.0   male               1.0          1.0
25000 36.0   female             2.0          2.0
45000 68.0   female             3.0          2.0
10000 24.0   male               1.0          1.0

现在我需要将数据转换为“标签”和“功能”格式

val featureCreater = new VectorAssembler().setInputCols(Array("pa_age", "pa_gender_category"))
.setOutputCol("features").fit(df)

管道

val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(labelIndexer, featureTransformer,
featureCreater, rf, labelConverter))

问题

error: value fit is not a member of org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
       val featureCreater = new VectorAssembler().setInputCols(Array("pa_age", "pa_gender_category_label")).setOutputCol("features").fit(df)

基本上是将数据转换为标签和功能的步骤我遇到麻烦的格式。
我的流程/管道在这里是否正确？

Answer 1

问题出在这里

val featureCreater = new VectorAssembler().setInputCols(Array("pa_age", "pa_gender_category"))
.setOutputCol("features").fit(df)

您无法在此处致电fit(df)，因为VectorAssembler没有方法fit。不要忘记删除.fit(df)和StringIndexer中的IndexToString。在管道初始化之后，在管道对象上调用fit方法。

val model = pipeline.fit(df)

现在管道会遍历您提供给它的每个算法。

StringIndexer没有属性labels，请使用getOutputCol代替它。

用于Spark Scala的ML管道

1 个答案: