特征抽取--标签与索引的转化: 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。

One-Hot编码适合一些期望类别特征为连续特征的算法，比如说逻辑斯蒂回归等。

首先创建一个DataFrame，其包含一列类别性特征，需要注意的是，在使用OneHotEncoder进行转换前，DataFrame需要先使用

StringIndexer将原始标签数值化：

#导入相关的类库

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder,StringIndexer

#创建SparkSession对象，配置spark

spark = SparkSession.builder.master('local').appName('OneHotEncoderDemo').getOrCreate()

#创建一个简单的DataFrame训练集

df = spark.createDataFrame([

(0, "a"),

(1, "b"),

(2, "c"),

(3, "a"),

(4, "a"),

(5, "c")

], ["id", "category"])

#创建StringIndexer对象，设置输入输出参数

indexer = StringIndexer(inputCol='category', outputCol='categoryIndex')

#生成训练模型

model = indexer.fit(df)

#利用生成的model对DataFrame进行转换

indexed = model.transform(df)

#创建OneHotEncoder对象，设置输入输出参数

onehotencoder = OneHotEncoder(inputCol='categoryIndex', outputCol='categoryVec')

#我们创建OneHotEncoder对象对处理后的DataFrame进行编码，可以看见，编码后的二进制特征呈稀疏

#向量形式，与StringIndexer编码的顺序相同，需注意的是最后一个Category（”b”）被编码为全0向

#量，若希望”b”也占有一个二进制特征，则可在创建OneHotEncoder时指定setDropLast(false)。

oncoded = onehotencoder.transform(indexed)

oncoded.show()