Question

我有一个数据集。

要素列使用spark 2.3.1的org.apache.spark.ml.feature.QuantileDiscretizer类进行分组，并且所得模型分组结果不一致。

最后一个数据包中反映的数据几乎是其他数据包的两倍，我在参数中设置了11个数据包，但实际上仅获得了10个数据包。

查看下面的程序。

import org.apache.spark.ml.feature.QuantileDiscretizer
import org.apache.spark.ml.feature.Bucketizer
val model = new QuantileDiscretizer()
    .setInputCol("features")
    .setOutputCol("level")
    .setNumBuckets(11)
    .setHandleInvalid("keep")
    .fit(df)
println(model.getSplits.mkString(", "))
model
    .transform(df)
    .groupBy("level")
    .count
    .orderBy("level")
    .show

输出：

-Infinity, 115.0, 280.25, 479.75, 712.5, 1000.0, 1383.37, 1892.75, 2690.93, 4305.0, Infinity
+-----+------+                                                                  
|level| count|
+-----+------+
| null|  9113|
|  0.0| 55477|
|  1.0| 52725|
|  2.0| 54657|
|  3.0| 53592|
|  4.0| 54165|
|  5.0| 54732|
|  6.0| 52915|
|  7.0| 54090|
|  8.0| 53393|
|  9.0|107369|
+-----+------+

分别对最后一组数据进行分组：

val df1 = df.where("features >= 4305.0")
val model1 = new QuantileDiscretizer()
    .setInputCol("features")
    .setOutputCol("level")
    .setNumBuckets(2)
    .setHandleInvalid("keep")
    .fit(df1)

println(model1.getSplits.mkString(", "))
model1
    .transform(df1)
    .groupBy("level")
    .count
    .orderBy("level")
    .show

输出：

-Infinity, 20546.12, Infinity
+-----+-----+                                                                   
|level|count|
+-----+-----+
|  0.0|53832|
|  1.0|53537|
+-----+-----+

如果我手动指定要分组的石斑鱼边界：

val splits = Array(Double.NegativeInfinity, 
    115.0, 280.25, 479.75, 712.5, 1000.0, 1383.37, 1892.75, 2690.93, 4305.0, 
    20546.12, Double.PositiveInfinity)
val model = new Bucketizer()
    .setInputCol("features")
    .setOutputCol("level")
    .setHandleInvalid("keep")
    .setSplits(splits)
model
.transform(df)
.groupBy("level")
.count
.orderBy("level")
.show

输出：

+-----+-----+                                                                   
|level|count|
+-----+-----+
| null| 9113|
|  0.0|55477|
|  1.0|52725|
|  2.0|54657|
|  3.0|53592|
|  4.0|54165|
|  5.0|54732|
|  6.0|52915|
|  7.0|54090|
|  8.0|53393|
|  9.0|53832|
| 10.0|53537|
+-----+-----+

请告诉我为什么QuantileDiscretizer会表现得如此？

如果我想将原始数据平均分组怎么办？

为什么使用spark的QuantileDiscretizer分组后得到的结果不均匀？

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