什么是 StringIndexer 、 VectorIndexer 以及如何使用它们？

Question

Dataset<Row> dataFrame = ... ;   
StringIndexerModel labelIndexer = new StringIndexer()
               .setInputCol("label")
               .setOutputCol("indexedLabel")
               .fit(dataFrame);

 VectorIndexerModel featureIndexer = new VectorIndexer()
               .setInputCol("s")
               .setOutputCol("indexedFeatures")
               .setMaxCategories(4)
               .fit(dataFrame);
IndexToString labelConverter = new IndexToString()
               .setInputCol("prediction")
               .setOutputCol("predictedLabel")
               .setLabels(labelIndexer.labels());

什么是StringIndexer、VectorIndexer、IndexToString，它们有什么区别？我应该如何以及何时使用它们？

Answer 1

字符串索引器 - 如果您希望机器学习算法将列识别为分类变量，或者如果要将文本数据转换为保持分类上下文的数字数据，请使用它。

e,g 将天数（星期一、星期二...）转换为数字表示。

Vector Indexer - 如果我们不知道传入数据的类型，请使用它。因此，我们将区分分类数据和非分类数据的逻辑留给了使用 Vector Indexer 的算法。

e,g - 来自 3rd Party API 的数据，其中数据被隐藏并直接提取到训练模型中。

Indexer to string - 与 String indexer 正好相反，如果最终输出列是使用 String Indexer 索引的，则使用此索引器，现在我们要将其数字表示转换回文本，以便更好地理解结果。

Answer 2

我只知道这两个：

StringIndexer 和 VectorIndexer

字符串索引器：

• 将单个列转换为索引列（类似于 R 中的因子列）

矢量索引器：

• 用于索引 featuresCol 列中的分类预测变量。请记住， featuresCol 是由向量组成的单列（请参阅 featuresCol 和 labelCol）。每行都是一个向量，其中包含来自每个预测变量的值。
• 如果您有字符串类型的预测器，您首先需要使用 StringIndexer 对这些列进行索引。 featuresCol 包含向量，向量不包含字符串值。

看看这里例如：https://mingchen0919.github.io/learning-apache-spark/StringIndexer-and-VectorIndexer.html