spark之特征提取

1、特征处理分类

特征抽取：从原始数据中抽取特征
特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改
特征选取：从大规模特征集中选取一个子集

2、特征提取

2.1、TF-IDF 

词频－逆向文件频率；词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。

tf=|t|/|d|

tf-idf=tf*idf

公式中使用log函数，当词出现在所有文档中时，它的IDF值变为0。加1是为了避免分母为0的情况。

Spark.mllib 中实现词频率统计使用特征hash的方式，原始特征通过hash函数，映射到一个索引值。后面只需要统计这些索引值的频率，就可以知道对应词的频率。这种方式避免设计一个全局1对1的词到索引的映射，这个映射在映射大量语料库时需要花费更长的时间。但需要注意，通过hash的方式可能会映射到同一个值的情况，即不同的原始特征通过Hash映射后是同一个值。为了降低这种情况出现的概率，我们只能对特征向量升维。i.e., 提高hash表的桶数，默认特征维度是 2^20 = 1,048,576.

#tf-idf特征生成
from pyspark.ml.feature import HashingTF,IDF,Tokenizer
sentenceData = spark.createDataFrame([(0, "the spark  quick"),(0, "the hadoop test"),(1, "the saprk  diff")]).toDF("label", "sentence")
tokenizer = Tokenizer(inputCol="sentence", outputCol="words")
wordsData = tokenizer.transform(sentenceData)
#将词hash成特征向量
hashTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=6)
featurizedData = hashTF.transform(wordsData)
featurizedData.show()
#最后，使用IDF来对单纯的词频特征向量进行修正，使其更能体现不同词汇对文本的区别能力，IDF是一个Estimator，调用fit()方法并将词频向量传入，即产生一个IDFModel。
 
 
idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)
rescaledData.show()
rescaledData.select("label", "features").show()

结果：

 

2.2、Word2Vec

Word2Vec 是一种著名的 词嵌入（Word Embedding） 方法，它可以计算每个单词在其给定语料库环境下的 分布式词向量（Distributed Representation，亦直接被称为词向量）。词向量表示可以在一定程度上刻画每个单词的语义。

​ Word2vec是一个Estimator，它采用一系列代表文档的词语来训练word2vecmodel。该模型将每个词语映射到一个固定大小的向量。word2vecmodel使用文档中每个词语的平均数来将文档转换为向量，然后这个向量可以作为预测的特征，来计算文档相似度计算等等。

在ml库中，使用的是skip-gram方式，优化的目标函数如下：

softmax直接计算：

skip-gram采取了层次softmax来进行计算，计算复杂度从O(V)降到了O(log(V))

from pyspark.ml.feature import Word2Vec
documentDF = spark.createDataFrame([
    ("Hi I heard about Spark".split(" "), ),
    ("I wish Java could use case classes".split(" "), ),
    ("Logistic regression models are neat".split(" "), )
], ["text"])
word2Vec = Word2Vec(vectorSize=3, minCount=0, inputCol="text", outputCol="result")
model = word2Vec.fit(documentDF)
 
result = model.transform(documentDF)
for row in result.collect():
    print(row)
    text, vector = row
    print("Text: [%s] => \nVector: %s\n" % (", ".join(text), str(vector)))
 
#寻找heard的同义词
model.findSynonyms("heard", 2).show()
#显示词向量
model.getVectors().show()
#句向量
df_vec=model.transform(documentDF)
df_vec.show()

heard相似词查询结果:

句向量结果：

2.3、CountVectorizer

CountVectorizer旨在通过计数来将一个文档转换为向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给其他算法，例如LDA。

from pyspark.ml.feature import CountVectorizer
df = spark.createDataFrame([
    (0, "a b c".split(" ")),
    (1, "a b b c a".split(" "))
], ["id", "words"])
# fit a CountVectorizerModel from the corpus.
cv = CountVectorizer(inputCol="words", outputCol="features", vocabSize=3, minDF=2.0)
model = cv.fit(df)
result = model.transform(df)
result.show()

结果 ：

3、特征变换

Spark ML包中提供了几个相关的转换器，StringIndexer、IndexToString、OneHotEncoder、VectorIndexer

3.1、StringIndexer

StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征（或标签）进行编码，使其数值化，索引的范围从0开始，该过程可以使得相应的特征索引化。索引构建的顺序为标签的频率，优先编码频率较大的标签，所以出现频率最高的标签为0号。
 

3.2、IndexToString

与StringIndexer相对应，IndexToString的作用是把标签索引的一列重新映射回原有的字符型标签。

其主要使用场景一般都是和StringIndexer配合，先用StringIndexer将标签转化成标签索引，进行模型训练，然后在预测标签的时候再把标签索引转化成原有的字符标签。当然，你也可以另外定义其他的标签。

3.3、OneHotEncoder

​独热编码（One-Hot Encoding） 是指把一列类别性特征（或称名词性特征，nominal/categorical features）映射成一系列的二元连续特征的过程，原有的类别性特征有几种可能取值，这一特征就会被映射成几个二元连续特征，每一个特征代表一种取值，若该样本表现出该特征，则取1，否则取0。

3.4、VectorIndexer

之前介绍的StringIndexer是针对单个类别型特征进行转换，倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换。

3.5、实例

#特征变换
#StringIndexer:把一列类别型的特征转化为数字编码
from pyspark.ml.feature import StringIndexer
 
df = spark.createDataFrame(
    [(0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c")],
    ["id", "category"])
indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex")
model = indexer.fit(df)
indexed = model.transform(df)
indexed.show()
 
#IndexToString还原标签索引为字符型标签
from pyspark.ml.feature import IndexToString
converter = IndexToString(inputCol="categoryIndex", outputCol="originalCategory")
converted = converter.transform(indexed)
converted.show()
 
 
#OneHotEncoder:指把一列类别性特征（或称名词性特征，nominal/categorical features）映射成一系列的二元连续特征
from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer
#独热编码；setDropLast(False)；不设置这个出现频率最低的将不会占用1位2进制位
encoder = OneHotEncoder(inputCol="categoryIndex", outputCol="categoryVec").setDropLast(False)
 
encoded = encoder.transform(indexed)
encoded.show()
 
#之前介绍的StringIndexer是针对单个类别型特征进行转换，倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换。
from pyspark.ml.feature import VectorIndexer
from pyspark.ml.linalg import Vectors
df = spark.createDataFrame([(Vectors.dense([-1.0, 0.0]),),
   (Vectors.dense([0.0, 1.0]),), (Vectors.dense([0.0, 2.0]),), (Vectors.dense([1.0, 2.0]),)], ["a"])
vectorIndexer = VectorIndexer(maxCategories=2, inputCol="a", outputCol="indexed")
model = vectorIndexer.fit(df)
vectorIndexed=model.transform(df)
print(model.categoryMaps)
 
vectorIndexed.show()

4、特征选取

特征选择（Feature Selection）指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在高维数据分析中十分常用，可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征，提升学习器的性能。

特征选择方法和分类方法一样，也主要分为有监督（Supervised）和无监督（Unsupervised）两种，卡方选择则是统计学上常用的一种有监督特征选择方法，它通过对特征和真实标签之间进行卡方检验，来判断该特征和真实标签的关联程度，进而确定是否对其进行选择。

卡方选择：

https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52993427

https://www.cnblogs.com/massquantity/p/10486904.html

卡方选择则是统计学上常用的一种有监督特征选择方法，它通过对特征和真实标签之间进行卡方检验，来判断该特征和真实标签的关联程度，进而确定是否对其进行选择。

from pyspark.ml.feature import ChiSqSelector
from pyspark.ml.linalg import Vectors
df = spark.createDataFrame([
    (7, Vectors.dense([0.0, 0.0, 18.0, 1.0]), 1.0,),
    (8, Vectors.dense([0.0, 1.0, 12.0, 0.0]), 0.0,),
    (9, Vectors.dense([1.0, 0.0, 15.0, 0.1]), 0.0,)], ["id", "features", "clicked"])
selector = ChiSqSelector(numTopFeatures=1, featuresCol="features",
                         outputCol="selectedFeatures", labelCol="clicked")
result = selector.fit(df).transform(df)
result.show()

结果：