Spark ML中的特征转换算法——OneHotEncoder
一、为什么要用独热编码？
在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。
离散特征的编码分为两种情况：
1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码
2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
例如，考虑一下的三个特征：
["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet Explorer"]
如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如
["male", "from US", "uses Internet Explorer"] 表示为[0, 1, 3] ["female", "from Asia", "uses Chrome"]表示为[1, 2, 1]
但是，即使转化为数字表示后，上述数据也不能直接用在我们的分类器中。因为，分类器往往默认数据数据是连续的（可以计算距离？），并且是有序的（而上面这个0并不是说比1要高级）。但是，按照我们上述的表示，数字并不是有序的，而是随机分配的。
为了解决上述问题，其中一种可能的解决方法是采用独热编码（One-Hot Encoding）。独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
例如：
自然状态码为：000,001,010,011,100,101 独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000
可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。如上例所示，自然码有6个状态，每个状态都可以由6位的独热编码（0、1）解释。
并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。
这样做的好处主要有：
- 解决了分类器不好处理属性数据的问题；
- 在一定程度上也起到了扩充特征的作用。
二、独热编码
独热编码（是因为大部分算法是基于向量空间中的度量来进行计算的，为了使非偏序关系的变量取值不具有偏序性，并且到原点是等距的。使用one-hot编码，将离散特征的取值扩展到了欧式空间，离散特征的某个取值就对应欧式空间的某个点。将离散型特征使用one-hot编码，会让特征之间的距离计算更加合理。离散特征进行one-hot编码后，编码后的特征，其实每一维度的特征都可以看做是连续的特征。就可以跟对连续型特征的归一化方法一样，对每一维特征进行归一化。比如归一化到[-1,1]或归一化到均值为0,方差为1。
将离散特征通过one-hot编码映射到欧式空间，是因为，在回归，分类，聚类等机器学习算法中，特征之间距离的计算或相似度的计算是非常重要的，而我们常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算，计算余弦相似性，基于的就是欧式空间。
- 优点：独热编码解决了分类器不好处理属性数据的问题，在一定程度上也起到了扩充特征的作用。它的值只有0和1，不同的类型存储在垂直的空间。
- 缺点：当类别的数量很多时，特征空间会变得非常大。在这种情况下，一般可以用PCA来减少维度。而且one hot encoding+PCA这种组合在实际中也非常有用。
- 适合用的场景：独热编码用来解决类别型数据的离散值问题；
- 不适用的场景：将离散型特征进行one-hot编码的作用，是为了让距离计算更合理，但如果特征是离散的，并且不用one-hot编码就可以很合理的计算出距离，那么就没必要进行one-hot编码。有些基于树的算法在处理变量时，并不是基于向量空间度量，数值只是个类别符号，即没有偏序关系，所以不用进行独热编码。 Tree Model不太需要one-hot编码： 对于决策树来说，one-hot的本质是增加树的深度。
- 需要归一化：基于参数的模型或基于距离的模型，都是要进行特征的归一化；
- 不用归一化：基于树的方法是不需要进行特征的归一化，例如随机森林，bagging 和 boosting等。
三、独热编码使用示例
One-hot 编码将表示为标签索引的分类特征映射到二进制向量，该向量最多具有一个单值，表示所有特征值集中存在特定特征值。 这种编码允许期望连续特征的算法（例如逻辑回归）使用分类特征。 对于字符串类型的输入数据，通常首先使用 StringIndexer 对分类特征进行编码。
OneHotEncoder 可以转换多个列，为每个输入列返回一个单热编码的输出向量列。 通常使用 VectorAssembler 将这些向量合并为单个特征向量。
OneHotEncoder 支持 handleInvalid 参数来选择在转换数据时如何处理无效输入。 可用选项包括“keep”（任何无效输入都分配给额外的分类索引）和“error”（抛出错误）。
%spark // 特征转换 —— —— OneHotEncoder // 一种单热编码器又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。 // 可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征。并且，这些特征互斥，每次只有一个激活。因此，数据会变成稀疏的。 // 作用：将离散的分类特征转换为数字表示的特征 // 这样做的好处：1、解决了分类器不好处理属性数据的问题；2、在一定程度上也起到了扩充特征的作用。 import org.apache.spark.ml.feature.OneHotEncoder val df = spark.createDataFrame(Seq( (0.0, 1.0), (1.0, 0.0), (2.0, 1.0), (0.0, 2.0), (0.0, 1.0), (2.0, 0.0) )).toDF("categoryIndex1", "categoryIndex2") val encoder = new OneHotEncoder() .setInputCols(Array("categoryIndex1", "categoryIndex2")) .setOutputCols(Array("categoryVec1", "categoryVec2")) // 用于在 transform() 期间如何处理无效数据的参数。 选项是“keep”（无效数据显示为额外的分类特征）或“error”（抛出错误）。 请注意，此参数仅在转换期间使用； 在拟合过程中，无效数据将导致错误。 默认是error // .setHandleInvalid("keep") // 是否删除编码向量中的最后一个类别（默认值：true） .setDropLast(false) val model = encoder.fit(df) val encoded = model.transform(df) encoded.show() 输出：（稀疏矩阵） +--------------+--------------+-------------+-------------+ |categoryIndex1|categoryIndex2| categoryVec1| categoryVec2| +--------------+--------------+-------------+-------------+ | 0.0| 1.0|(3,[0],[1.0])|(3,[1],[1.0])| | 1.0| 0.0|(3,[1],[1.0])|(3,[0],[1.0])| | 2.0| 1.0|(3,[2],[1.0])|(3,[1],[1.0])| | 0.0| 2.0|(3,[0],[1.0])|(3,[2],[1.0])| | 0.0| 1.0|(3,[0],[1.0])|(3,[1],[1.0])| | 2.0| 0.0|(3,[2],[1.0])|(3,[0],[1.0])| +--------------+--------------+-------------+-------------+
