聊聊基於Alink庫的特徵工程方法

又見阿郎發表於2023-10-17
特徵工程

獨熱編碼

OneHotEncoder 是用於將類別型特徵轉換為獨熱編碼的類。獨熱編碼是一種常用的特徵編碼方式，特別適用於處理類別型特徵，將其轉換為數值型特徵。
對於每個類別型特徵，OneHotEncoder 將其編碼成一個長度為類別數量的向量。
每個類別對應一個維度，如果樣本的該特徵值為該類別，則對應維度置1，其他維度置0。

示例：

List <Row> df = Arrays.asList(
        Row.of("a", 1),
        Row.of("b", 1),
        Row.of("c", 1),
        Row.of("e", 2),
        Row.of("a", 2),
        Row.of("b", 1),
        Row.of("c", 2),
        Row.of("d", 2),
        Row.of(null, 1)
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "query string, weight int");
OneHotEncoder one_hot = new OneHotEncoder().setSelectedCols("query").setEncode(Encode.VECTOR);
// 或者單獨設定輸出列
// OneHotEncoder one_hot = new OneHotEncoder().setSelectedCols("query").setOutputCols("output");
one_hot.fit(inOp).transform(inOp).print();

輸出結果如下所示：

query weight
$5$0:1.0 1
$5$1:1.0 1
$5$2:1.0 1
$5$ 2
$5$0:1.0 2
$5$1:1.0 1
$5$2:1.0 2
$5$3:1.0 2
$5$4:1.0 1

向量聚合

VectorAssembler 是用於將多列特徵合併為單列特徵向量的類。它將多個特徵列的值合併為一個特徵向量，通常用於特徵工程的最後階段，以準備機器學習模型的輸入特徵。
對於每個樣本，VectorAssembler 將選定的特徵列的值合併成一個特徵向量。特徵向量的維度等於選定的特徵列數，每個維度對應一個特徵列的值。

合併的特徵列僅支援數值型別。

示例：

List <Row> df = Arrays.asList(
        Row.of("0", "$6$1:2.0 2:3.0 5:4.3", "3.0 2.0 3.0"),
        Row.of("1", "$8$1:2.0 2:3.0 7:4.3", "3.0 2.0 3.0"),
        Row.of("2", "$8$1:2.0 2:3.0 7:4.3", "2.0 3.0 2.2")
);
MemSourceBatchOp data = new MemSourceBatchOp(df, "id string, c0 string, c1 string");
VectorAssembler res = new VectorAssembler()
        .setSelectedCols("c0", "c1")
        .setOutputCol("table2vec");
res.transform(data).print();

輸出結果如下所示：

id c0 c1 table2vec
0 $6$1:2.0 2:3.0 5:4.3 3.0 2.0 3.0 $9$1:2.0 2:3.0 ... 8:3.0
1 $8$1:2.0 2:3.0 7:4.3 3.0 2.0 3.0 $11$1:2.0 2:3.0 ... 10:3.0
2 $8$1:2.0 2:3.0 7:4.3 2.0 3.0 2.2 $11$1:2.0 2:3.0 ... 10:2.2

特徵雜湊

FeatureHasher 是用於將多列特徵進行雜湊對映，將特徵合併成特徵向量的類。
對於每個樣本，將選定的特徵列的值進行雜湊對映，得到特徵向量的維度。每個特徵列的值經過雜湊函式對映到特徵向量的對應維度，形成一個特徵向量。
這種方式可以降低特徵維度，減少記憶體和計算資源的消耗，尤其適用於高維稀疏特徵。

不限於數值型別的資料

示例：

List<Row> df1 = Arrays.asList(
        Row.of(1.1, true, 2, "A"),
        Row.of(1.1, false, 2, "B"),
        Row.of(1.1, true, 1, "B"),
        Row.of(2.2, true, 1, "A")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df1, "double double, bool boolean, number int, str string");
FeatureHasher binarizer = new FeatureHasher().setSelectedCols("double", "bool", "number", "str").setOutputCol("output").setNumFeatures(3);

輸出結果如下所示：

double bool number str output
1.1000 true 2 A $3$0:3.0 1:1.1 2:1.0
1.1000 false 2 B $3$0:3.0 1:1.1 2:1.0
1.1000 true 1 B $3$0:2.0 1:1.1 2:1.0
2.2000 true 1 A $3$0:2.0 1:2.2 2:1.0

文字特徵生成

DocCountVectorizer 用於將文字資料轉換為文字特徵向量。它主要適用於文字資料的特徵抽取和處理，以便進一步用於機器學習模型的訓練和預測。主要用於自然語言處理（NLP）任務，如文字分類、情感分析、主題建模等。

特徵抽取過程：

  • 對於每個文字資料，DocCountVectorizer 統計每個詞彙在文字中的出現次數，作為特徵向量的值。

  • 每個文字對應一個特徵向量，特徵向量的維度為詞彙表的大小。

Alink庫封裝的DocCountVectorizer支援生成多種型別的特徵向量，支援IDF/WORD_COUNT/TF_IDF/Binary/TF。預設是WORD_COUNT特徵型別，即單詞出現的頻率。

示例：

List <Row> df = Arrays.asList(
        Row.of(0, "二手舊書:醫學電磁成像"),
        Row.of(1, "二手美國文學選讀（ 下冊 ）李宜燮南開大學出版社 9787310003969"),
        Row.of(2, "二手正版圖解象棋入門/謝恩思主編/華齡出版社"),
        Row.of(3, "二手中國糖尿病文獻索引"),
        Row.of(4, "二手鬱達夫文集（ 國內版 ）全十二冊館藏書")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "id int, text string");
Pipeline pipeline = new Pipeline()
        .add(new Segment().setSelectedCol("text")) // 分詞
        .add(new DocCountVectorizer().setFeatureType("TF_IDF").setSelectedCol("text").setOutputCol("vec"));
pipeline.fit(inOp).transform(inOp).print();

輸出結果如下所示：

id text vec
0 二手 舊書 : 醫學 電磁 成像 $37$10:0.1831020481113516 14:0.1831020481113516 ... 34:0.1831020481113516
1 二手 美國 文學 選讀 （ 下冊 ） 李宜燮 南開大學 出版社 9787310003969 $37$0:0.04077336356234972 1:0.04077336356234972 ... 35:0.06462425227459469
2 二手 正版 圖解 象棋 入門 / 謝恩 思 主編 / 華齡 出版社 $37$5:0.0915510240556758 6:0.0915510240556758 ... 36:0.1831020481113516
3 二手 中國 糖尿病 文獻 索引 $37$8:0.21972245773362198 9:0.21972245773362198 ... 32:0.21972245773362198
4 二手 鬱達夫 文集 （ 國內 版 ） 全 十二冊 館藏 書 $37$0:0.046209812037329684 1:0.046209812037329684 ... 30:0.07324081924454065

文字雜湊特徵生成

DocHashCountVectorizer 將文字資料中的每個詞彙透過雜湊函式對映到特徵向量的維度，得到特徵向量。
特徵向量的維度由使用者設定的引數 numFeatures 決定，通常較小以減少維度。

示例：

List <Row> df = Arrays.asList(
        Row.of(0, "二手舊書:醫學電磁成像"),
        Row.of(1, "二手美國文學選讀（ 下冊 ）李宜燮南開大學出版社 9787310003969"),
        Row.of(2, "二手正版圖解象棋入門/謝恩思主編/華齡出版社"),
        Row.of(3, "二手中國糖尿病文獻索引"),
        Row.of(4, "二手鬱達夫文集（ 國內版 ）全十二冊館藏書")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "id int, text string");
Pipeline pipeline = new Pipeline()
        .add(new Segment().setSelectedCol("text"))
        .add(new DocHashCountVectorizer().setFeatureType("TF_IDF").setSelectedCol("text").setOutputCol("vec").setNumFeatures(3));
pipeline.fit(inOp).transform(inOp).print();

輸出結果如下所示：

id text vec
0 二手 舊書 : 醫學 電磁 成像 $3$0:-0.7331685343967134 1:-0.5207269374140805
1 二手 美國 文學 選讀 （ 下冊 ） 李宜燮 南開大學 出版社 9787310003969 $3$0:-0.776296095243579 1:-0.24504797054780258 2:-0.21559781926450705
2 二手 正版 圖解 象棋 入門 / 謝恩 思 主編 / 華齡 出版社 $3$0:-0.7331685343967134 1:-0.17357564580469348 2:-0.30543024395805163
3 二手 中國 糖尿病 文獻 索引 $3$0:-0.2932674137586854 1:-0.4165815499312644 2:-0.366516292749662
4 二手 鬱達夫 文集 （ 國內 版 ） 全 十二冊 館藏 書 $3$0:-0.5865348275173707 1:-0.34715129160938696 2:-0.24434419516644132

Word2Vec

Word2Vec是Google在2013年開源的一個將詞表轉為向量的演演算法，其利用神經網路，可以透過訓練，將詞對映到K維度空間向量，它主要用於將單詞表示成高維空間中的向量，以便能夠在計算機上更好地處理自然語言文字。Word2Vec 提供了一種有效的方式來捕獲單詞之間的語義關係，這對於自然語言處理任務非常有用。

Word2Vec有兩種主要模型：Skip-gram和Continuous Bag of Words (CBOW)。
Skip-gram模型是預測上下文單詞，而CBOW模型是預測中心單詞。

示例：

List <Row> df = Arrays.asList(
        Row.of("A B C")
);
BatchOperator <?> inOp = new MemSourceBatchOp(df, "tokens string");
Word2Vec word2vec = new Word2Vec().setSelectedCol("tokens").setMinCount(1).setVectorSize(2).setOutputCol("vec");
word2vec.fit(inOp).transform(inOp).print();

輸出結果如下所示：

tokens vec
A B C 0.7309789158041142 0.40841706187852966

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