如何在预处理后获取使用pyspark.ml神经网络分类器的功能数量？

Question

我正在尝试使用pyspark.ml构建一个神经网络。 问题是我使用onehotencoder和其他预处理方法来转换分类变量。我的管道中的各个阶段是：

1. 索引分类功能
2. 使用Onehotencoder
3. 使用Vector汇编程序
4. 然后我申请PCA
5. 给出＆＃34; pcaFeatures＆＃34;到神经网络分类器

但问题是，在步骤4之后，我不知道功能的数量，以便将其提供给＆＃34; layer＆＃34;步骤5中的分类器。 我的问题是如何获得最终的功能数量？这是我的代码，我没有包含导入和数据加载部分。

stages = []
for c in Categories:
    stringIndexer = StringIndexer(inputCol= c , outputCol=c + "_indexed")
    encoder = OneHotEncoder(inputCol= c + "_indexed", outputCol=c + "_categoryVec")
    stages += [stringIndexer, encoder]

labelIndexer = StringIndexer(inputCol="Target", outputCol="indexedLabel")

final_features = list(map(lambda c: c+"_categoryVec", Categories))+Continuous


assembler = VectorAssembler(
    inputCols= final_features,
    outputCol="features")

pca = PCA(k=20, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")
(train_val, test_val) = train.randomSplit([0.95, 0.05])

num_classes= train.select("Target").distinct().count()

NN= MultilayerPerceptronClassifier(labelCol="indexedLabel", featuresCol='pcaFeatures', maxIter=100,
                                    layers=[????, 5, 5, num_classes], blockSize=10, seed=1234)


stages += [labelIndexer]
stages += [assembler]
stages += [pca]
stages += [NN]

pipeline = Pipeline(stages=stages)
model = pipeline.fit(train_val)

Answer 1

从docs开始，输入参数k是主要组件的数量。

所以在你的情况下：

pca = PCA(k=20, inputCol="features", outputCol="pcaFeatures")

功能的数量是20。

<强>更新

另一种方法是查看其中一个组合矢量的长度。

例如，如果您想要在步骤3之后的长度：

from pyspark.sql.functions import udf, col
nfeatures = assembler.withColumn('len', udf(len, IntegerType())(col('features'))\
    .select('len').take(1)

我觉得应该有更好的方法来做到这一点，即无需致电take()。