Question

在将RandomForestClassifier用于二进制分类并在数据集上进行预测后，我获得了带有标签，预测和概率列的变换数据框 df 。
目标：
我想创建一个新列“ prob_flag”，它是预测标签“ 1”的概率。它是包含概率的数组的第二个元素（本身是第一个数组的第三个元素）。

我调查了similar topics，但遇到了这些主题中未遇到的错误。

df.show()
label   prediction                 probability
  0           0           [1,2,[],[0.7558548984793847,0.2441451015206153]]
  0           0           [1,2,[],[0.5190322149055472,0.4809677850944528]]
  0           1           [1,2,[],[0.4884140358521083,0.5115859641478916]]
  0           1           [1,2,[],[0.4884140358521083,0.5115859641478916]]
  1           1           [1,2,[],[0.40305518381637956,0.5969448161836204]]
  1           1           [1,2,[],[0.40570407426458577,0.5942959257354141]]

# The probability column is VectorUDT and looks like an array of dim 4 that contains probabilities of predicted variables I want to retrieve  
df.schema
StructType(List(StructField(label,DoubleType,true),StructField(prediction,DoubleType,false),StructField(probability,VectorUDT,true)))

# I tried this:
import pyspark.sql.functions as f

df.withColumn("prob_flag", f.array([f.col("probability")[3][1])).show()

"Can't extract value from probability#6225: need struct type but got struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>>;"

我想创建一个新列“ prob_flag”，它是预测标签“ 1”的概率。它是包含概率的数组的第二个数字，例如0.24、0.48、0.51、0.51、0.59、0.59。

Answer 1

不幸的是，您无法像提取VectorUDT那样将其提取为ArrayType。

您必须使用udf代替：

from pyspark.sql.types import DoubleType
from pyspark.sql.functions import udf, col

def extract_prob(v):
    try:
        return float(v[1])  # Your VectorUDT is of length 2
    except ValueError:
        return None

extract_prob_udf = udf(extract_prob, DoubleType())

df2 = df.withColumn("prob_flag", extract_prob_udf(col("probability")))

应用模型后变换数据帧的Pyspark提取概率

1 个答案: