Question

我尝试使用Spark MLlib实现一个简单的SVM分类算法。

我有一堆字符串及其标签，现在我想对它们执行TF-IDF，将结果提供给SVM算法。

所以我要找的是从String转换 - ＆gt; LabeledPoint 中间有TF-IDF步骤。

我按照这个例子： http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-feature-extraction.html#tf-idf

这个 https://github.com/apache/spark/blob/master/mllib/src/test/java/org/apache/spark/mllib/feature/JavaTfIdfSuite.java

它不起作用，因为transform（）不适用于RDD，而是适用于Dataframes。

所以我遵循了这个教程： https://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#tf-idf-hashingtf-and-idf

效果很好。但是现在我被一个Dataframe困住了，不知道如何将它转换为JavaRDD。

我试过这个scala解决方案 From DataFrame to RDD[LabeledPoint]

但是因为我使用的是java，所以它不起作用。

我试过这个 Spark MLLib TFIDF implementation for LogisticRegression

但是suprise transform（）不适用于JavaRDD。

所以这是我从教程中获得的代码。我只想找到问号所在的函数....

    JavaRDD<Row> jrdd = documents.map(f -> RowFactory.create(0, f.getText()));

    StructType schema = new StructType(new StructField[]{
      new StructField("label", DataTypes.DoubleType, false, Metadata.empty()),
      new StructField("sentence", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty())
    });
    SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
    DataFrame sentenceData = sqlContext.createDataFrame(jrdd, schema);
    Tokenizer tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("sentence").setOutputCol("words");
    DataFrame wordsData = tokenizer.transform(sentenceData);
    int numFeatures = 20;
    HashingTF hashingTF = new HashingTF()
      .setInputCol("words")
      .setOutputCol("rawFeatures")
      .setNumFeatures(numFeatures);
    DataFrame featurizedData = hashingTF.transform(wordsData);
    IDF idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features");
    IDFModel idfModel = idf.fit(featurizedData);
    DataFrame rescaledData = idfModel.transform(featurizedData);
    JavaRDD<LabeledPoint> labeled = rescaledData.map(????????????????????????);

那么我做错了什么？我怎样才能做到这一点？我在这里变得疯狂。

提前谢谢。

Answer 1

我通过以下方式解决了这个问题。很简单，只需要一些。

    JavaRDD<Row> jrdd = preprocessedDocuments.map(f-> RowFactory.create(f.getLabel(), f.getText()));

    StructType schema = new StructType(new StructField[]{
      new StructField("label", DataTypes.DoubleType, false, Metadata.empty()),
      new StructField("sentence", DataTypes.StringType, false, Metadata.empty())
    });
    SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
    DataFrame sentenceData = sqlContext.createDataFrame(jrdd, schema);
    Tokenizer tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("sentence").setOutputCol("words");
    DataFrame wordsData = tokenizer.transform(sentenceData);
    int numFeatures = 20;
    HashingTF hashingTF = new HashingTF()
      .setInputCol("words")
      .setOutputCol("rawFeatures")
      .setNumFeatures(numFeatures);
    DataFrame featurizedData = hashingTF.transform(wordsData);
    DataFrame rescaledData = idfModel.transform(featurizedData);
    JavaRDD<Row> rows = rescaledData.rdd().toJavaRDD();
    JavaRDD<LabeledPoint>  data = rows.map(f -> new LabeledPoint(f.getDouble(0), f.getAs(4)));

java - Spark MLlib - 将字符串转换为TF-IDF LabeledPoint RDD

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