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等宽离散化 (EqualWidthDiscretizer)

Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.feature.EqualWidthDiscretizer

Python 类名：EqualWidthDiscretizer

功能介绍

等宽离散可以计算选定数值列的分位点，每个区间都有相同的组距，也就是数据范围/组数，通过训练可以得到一系列分为点，
然后使用这些分位点进行预测。
其中可以所有列使用同一个分组数量，也可以每一列对应一个分组数量。预测结果可以是特征值或一系列0/1离散特征。

编码结果

Encode ——> INDEX

预测结果为单个token的index

Encode ——> VECTOR

预测结果为稀疏向量:

1. dropLast为true,向量中非零元个数为0或者1
2. dropLast为false,向量中非零元个数必定为1
Encode ——> ASSEMBLED_VECTOR

预测结果为稀疏向量,是预测选择列中,各列预测为VECTOR时,按照选择顺序ASSEMBLE的结果。

向量维度

Encode ——> Vector

$$ vectorSize = numBuckets - dropLast(true: 1, false: 0) + (handleInvalid: keep(1), skip(0), error(0)) $$

numBuckets: 训练参数

dropLast: 预测参数

handleInvalid: 预测参数

Token index

Encode ——> Vector
1. 正常数据: 唯一的非零元为数据所在的bucket,若 dropLast为true, 最大的bucket的值会被丢掉，预测结果为全零元

2. null: 
    2.1 handleInvalid为keep: 唯一的非零元为:numBuckets - dropLast(true: 1, false: 0)
    2.2 handleInvalid为skip: null
    2.3 handleInvalid为error: 报错

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 取值范围 默认值
selectedCols 选择的列名 计算列对应的列名列表 String[] ✓
dropLast 是否删除最后一个元素 删除最后一个元素是为了保证线性无关性。默认true Boolean true
encode 编码方法 编码方法 String “VECTOR”, “ASSEMBLED_VECTOR”, “INDEX” “INDEX”
handleInvalid 未知token处理策略 未知token处理策略。“keep”表示用最大id加1代替, “skip”表示补null， “error”表示抛异常 String “KEEP”, “ERROR”, “SKIP” “KEEP”
leftOpen 是否左开右闭 左开右闭为true，左闭右开为false Boolean true
modelFilePath 模型的文件路径 模型的文件路径 String null
numBuckets quantile个数 quantile个数，对所有列有效。 Integer 2
numBucketsArray quantile个数 quantile个数，每一列对应数组中一个元素。 Integer[] null
outputCols 输出结果列列名数组 输出结果列列名数组，可选，默认null String[] null
overwriteSink 是否覆写已有数据 是否覆写已有数据 Boolean false
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1
modelStreamFilePath 模型流的文件路径 模型流的文件路径 String null
modelStreamScanInterval 扫描模型路径的时间间隔 描模型路径的时间间隔，单位秒 Integer 10
modelStreamStartTime 模型流的起始时间 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式，详见Timestamp.valueOf(String s) String null

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

df = pd.DataFrame([
    ["a", 1, 1.1],     
    ["b", -2, 0.9],    
    ["c", 100, -0.01], 
    ["d", -99, 100.9], 
    ["a", 1, 1.1],     
    ["b", -2, 0.9],    
    ["c", 100, -0.01], 
    ["d", -99, 100.9] 
])

batchSource =  BatchOperator.fromDataframe(df,schemaStr="f_string string, f_long long, f_double double")
streamSource = StreamOperator.fromDataframe(df,schemaStr="f_string string, f_long long, f_double double")

EqualWidthDiscretizer().setSelectedCols(['f_long', 'f_double']).setNumBuckets(5).fit(batchSource).transform(batchSource).print()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.pipeline.feature.EqualWidthDiscretizer;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class EqualWidthDiscretizerTest {
	@Test
	public void testEqualWidthDiscretizer() throws Exception {
		List <Row> df = Arrays.asList(
			Row.of("a", 1, 1.1),
			Row.of("b", -2, 0.9),
			Row.of("c", 100, -0.01),
			Row.of("d", -99, 100.9),
			Row.of("a", 1, 1.1),
			Row.of("b", -2, 0.9),
			Row.of("c", 100, -0.01),
			Row.of("d", -99, 100.9)
		);
		BatchOperator <?> batchSource = new MemSourceBatchOp(df, "f_string string, f_int int, f_double double");
		new EqualWidthDiscretizer().setSelectedCols("f_int", "f_double").setNumBuckets(5).fit(batchSource).transform(
			batchSource).print();
	}
}

运行结果

f_string f_int f_double
a 2 0
b 2 0
c 4 0
d 0 4
a 2 0
b 2 0
c 4 0
d 0 4