如何处理pysparkml中具有大量唯一值的分类特征

如何解决如何处理pysparkml中具有大量唯一值的分类特征

我正在使用 pysparkml 库及其模型来解决回归问题，并且我的数据具有一些具有大量唯一值（超过 1000）的分类特征。 处理它们的正确决定是什么？

据说几乎所有地方都使用 OneHotEncoder，但在 ohe 之后将有超过 10000 个稀疏列，并且后续建模需要很长时间。使用我的数据（400 万行）和集群配置，花费了超过 14 小时，但我没有得到结果。 在这种情况下，升级集群效率不高，因为我曾经查看 Ganglia 报告，其中显示了集群负载，并且内存使用率和 cpu 使用率都低于最大可用量的 20%。

我读到的另一个变体是在结果列上使用 OneHotEncoder + PCA。但它似乎工作更长时间，我认为这种方式不太正确，因为 PCA 是为连续变量设计的。

也许还有其他变体如何处理此类分类特征，例如一些 LabelEncoder（StringIndexer 本身不是 Laber 编码器，因为它留下了关于分类信息的额外元数据）

OneHotEncoder 使用的代码

  indexers = []
  for name in strings_to_index:
      indexers.append(StringIndexer(inputCol=name,outputCol=name+'_index',handleInvalid ='skip'))
      feature_list.append(name+'_ohe_enc')
      feature_list.remove(name)
  encoder = OneHotEncoderEstimator(inputCols=[name +'_index' for name in strings_to_index],outputCols=[name +'_ohe_enc' for name in strings_to_index])
  assembler = VectorAssembler(inputCols=feature_list,outputCol="features")
  rf = RandomForestRegressor(labelCol="label",featuresCol="features",cacheNodeIds=True,seed = 42)
  

  paramGrid = ParamGridBuilder() \
        .addGrid(rf.numTrees,[10,20]) \
        .addGrid(rf.maxDepth,[5,10]) \
      .build()


  evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="label",predictionCol="prediction",metricName="mae")

  # Train model
  crossval = CrossValidator(estimator=rf,estimatorParamMaps=paramGrid,evaluator=evaluator,numFolds=2)
  
  pipeline = Pipeline(stages=indexers+[encoder,assembler,crossval])
  cvModel_rf = pipeline.fit(data_train)

配置

• Databricks 运行时版本 6.4（包括 Apache Spark 2.4.5、Scala 2.11）
• 驱动程序节点 Standard_DS4_v2
• 3 个工作节点 Standard_DS4_v2
• 使用 pyspark.ml 库进行建模和编码

解决方法

在pyspark中如何使用Hashing https://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/python/pyspark.ml.html#pyspark.ml.feature.HashingTF

这会将一列中的 1000 个不同值压缩为 n 个（选择 2^X）个不同值