Java 类名:com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorMinMaxScalerModel
Python 类名:VectorMinMaxScalerModel
功能介绍
- vector归一化是对vector数据进行归一的组件, 将数据归一到min和max之间。
- 计算公式为x_scaled = (x - eMin) / (eMax - eMin) * (maxV - minV) + minV 其中maxV和minV为用户设定的,默认值为1和0
- 该组件提供预测功能,对输入的数据进行归一化处理
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 |
---|---|---|---|---|---|---|
modelFilePath | 模型的文件路径 | 模型的文件路径 | String | null | ||
outputCol | 输出结果列 | 输出结果列列名,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 | ||
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", "10.0, 100"],
["b", "-2.5, 9"],
["c", "100.2, 1"],
["d", "-99.9, 100"],
["a", "1.4, 1"],
["b", "-2.2, 9"],
["c", "100.9, 1"]
])
data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="col string, vec string")
res = VectorMinMaxScaler()\
.setSelectedCol("vec")
model = res.fit(data)
model.transform(data).collectToDataframe()
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.dataproc.vector.VectorMinMaxScaler;
import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.vector.VectorMinMaxScalerModel;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class VectorMinMaxScalerModelTest {
@Test
public void testVectorMinMaxScalerModel() throws Exception {
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of("a", "10.0, 100"),
Row.of("b", "-2.5, 9"),
Row.of("c", "100.2, 1"),
Row.of("d", "-99.9, 100"),
Row.of("a", "1.4, 1"),
Row.of("b", "-2.2, 9"),
Row.of("c", "100.9, 1")
);
BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df, "col string, vec string");
VectorMinMaxScaler res = new VectorMinMaxScaler()
.setSelectedCol("vec");
VectorMinMaxScalerModel model = res.fit(data);
model.transform(data).print();
}
}
运行结果
| col1 | vec | | —- | —- |
| a | 0.5473107569721115,1.0 |
| b | 0.4850597609561753,0.08080808080808081 |
| c | 0.9965139442231076,0.0 |
| d | 0.0,1.0 |
| a | 0.5044820717131474,0.0 |
| b | 0.4865537848605578,0.08080808080808081 |
| c | 1.0,0.0 |