如何在 Sparklyr 中正确使用特征转换函数答案

【问题标题】：How to properly use feature transformation functions in Sparklyr如何在 Sparklyr 中正确使用特征转换函数
【发布时间】：2019-04-11 01:46:59
【问题描述】：

假设我想在数据集的每一列上使用ft_max_abs_scaler。这是文档中的内容：

sc <- spark_connect(master = "local")
iris_tbl <- sdf_copy_to(sc, iris, name = "iris_tbl", overwrite = TRUE)

features <- c("Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length", "Petal_Width")

iris_tbl <- iris_tbl %>%
  ft_vector_assembler(input_col = features,
                      output_col = "features_temp") %>%
  ft_max_abs_scaler(input_col = "features_temp",
                     output_col = "features")

请注意，ft_vector_assembler 创建了一个新列 features_temp，ft_max_abs_scaler 创建了另一个新列 features。现在假设我想将向量分解成单独的列，我必须这样做：

iris_tbl <- iris_tbl %>% sdf_separate_column("features", into = features) 
# result in error because column name cannot be the same

由于没有删除列的好方法，我想知道是否有更好的方法来使用 Sparklyr 进行特征转换，而无需不断创建新列。

【问题讨论】：

叹息......事情是 - sdf_separate_column 是一种非常糟糕的想法的定义。虽然它在玩具示例上看起来很棒，但我只是没有考虑底层系统的细节，只是没有扩展，如果你想将它与其他 o.a.s.ml 工具集成，它完全没用。您也可以删除列（例如 transmute(...) 或 select(-to_drop)）。

标签： r apache-spark sparklyr

【解决方案1】：

iris_tbl <- iris_tbl %>%
              ft_vector_assembler(input_cols = c("Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length", "Petal_Width"), output_col = "features") 
iris_tbl <- iris_tbl %>% 
              sdf_separate_column("features", into = "new") 
iris_tbl

【讨论】：

如果你能解释你的答案，而不是仅仅提供代码，那会更有帮助。不清楚为什么您认为这是解决问题的好方法。