【发布时间】:2015-09-04 17:01:25
【问题描述】:
我正在尝试使用 Apache Spark MLlib 实现文档分类器,但在表示数据时遇到了一些问题。我的代码如下:
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.ml.feature.Tokenizer
import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
import org.apache.spark.ml.feature.IDF
val sql = new SQLContext(sc)
// Load raw data from a TSV file
val raw = sc.textFile("data.tsv").map(_.split("\t").toSeq)
// Convert the RDD to a dataframe
val schema = StructType(List(StructField("class", StringType), StructField("content", StringType)))
val dataframe = sql.createDataFrame(raw.map(row => Row(row(0), row(1))), schema)
// Tokenize
val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("content").setOutputCol("tokens")
val tokenized = tokenizer.transform(dataframe)
// TF-IDF
val htf = new HashingTF().setInputCol("tokens").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(500)
val tf = htf.transform(tokenized)
tf.cache
val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(tf)
val tfidf = idfModel.transform(tf)
// Create labeled points
val labeled = tfidf.map(row => LabeledPoint(row.getDouble(0), row.get(4)))
我需要使用数据框来生成令牌并创建 TF-IDF 功能。当我尝试将此数据帧转换为 RDD [LabeledPoint] 时出现问题。我映射了数据框行,但 Row 的 get 方法返回 Any 类型,而不是数据框架构(Vector)上定义的类型。因此,我无法构建训练 ML 模型所需的 RDD。
在计算 TF-IDF 后获得 RDD[LabeledPoint] 的最佳选择是什么?
【问题讨论】:
标签: scala apache-spark apache-spark-mllib