spark 类别特征_Spark机器学习实战(三)电影评分数据处理与特征提取

Spark机器学习实战(三)电影评分数据处理与特征提取

这部分主要讲了进行数据可视化之后如何进行必要的数据处理,原因是原始数据并非完整。随后,我们要从数据中提取出我们需要的特征。使用的数据集依然是MovieLens 100k数据集,平台为Python Spark。

文章中列出了关键代码,完整代码见我的github repository,这篇文章的代码在chapter03/movielens_feature.py

第1步:数据处理与转换

数据出现缺失或者异常时,常见的处理方法有:

过滤或删除非规整或有缺失的数据

填充非规整或有缺失的数据

对异常值作鲁棒处理

对可能的异常值进行转换

由于我们采用的数据集数据缺失问题几乎没有,因此这部分不用特别处理。

第2步:特征提取

特征主要包含以下三种:

数值特征:比如年龄,可以直接作为数据的一个维度

类别特征:多个类别中的一种,但是类别特征一般有多少个类就会有多少个维度

文本特征:如电影评论

数值特征

数值特征也需要进行转换,因为不是所有的数值特征都有意义。

比如年龄就是一个很好的数值特征,可以不加处理直接用,因为年龄的增加与减少与目标有直接关系。然而,如经纬度的位置特征,有时就不太好直接用,需要做一些处理,甚至可以转换为类别特征。

类别特征

k类的类别特征需要转换成一个k bits的向量

我们来对MovieLens数据集中的用户职业进行处理,转换为类别特征。

all_occupations = occupation_data.distinct().collect()

all_occupations.sort()

occupation_dict = {}

for i, occu in enumerate(all_occupations):

occupation_dict[occu] = i

user_tom_occupation = 'programmer'

tom_occupation_feature = np.zeros(len(all_occupations))

tom_occupation_feature[occupation_dict[user_tom_occupation]] = 1

print("Binary feature of tom's occupation (programmer) is:")

print(tom_occupation_feature)

结果为:

Binary feature of tom's occupation (programmer) is:

[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0.

0. 0. 0.]

派生特征

派生特征是指从原始数据经过一些处理后得到的特征,如之前计算过的用户打分电影总数,电影年龄等等。

下面的例子,是把u.data中的时间戳特征转换为类别特征,表征这条评分是在一天中的什么时段给出的。

rating_data = sc.textFile("%s/ml-100k/u.data" % PATH)

rating_fields = rating_data.map(lambda line: line.split('\t'))

timestamps = rating_fields.map(lambda fields: int(fields[3]))

hour_of_day = timestamps.map(lambda ts: datetime.fromtimestamp(ts).hour)

times_of_day_dict = {}

for hour in range(24):

if hour in range(7, 12):

times_of_day_dict[hour] = "morning"

elif hour in range(12, 14):

times_of_day_dict[hour] = "lunch"

elif hour in range(14, 18):

times_of_day_dict[hour] = "afternoon"

elif hour in range(18, 23):

times_of_day_dict[hour] = "evening"

else:

times_of_day_dict[hour] = "night"

time_of_day = hour_of_day.map(lambda hour: times_of_day_dict[hour])

print(hour_of_day.take(5))

print(time_of_day.take(5))

这段代码的运行结果为

[23, 3, 15, 13, 13]

['night', 'night', 'afternoon', 'lunch', 'lunch']

可以看到,时间戳先被转化为当天的小时点,随后转化为了时段,之后可以转化为类别特征

文本特征

理论上来说,文本特征也可以看作一个类别特征,然而文本很少出现重复,因此效果会很不理想。

下面用的是自然语言处理(NLP)常见的词袋法(bag-of-word),简而言之,词袋法就是把数据集中出现过的所有单词构成一个词典,比如说有K个单词。随后以一个K维向量表示一段文字,文字中出现过的单词记录为1,其余为0。由于大部分词不会出现,因此很适合用稀疏矩阵表示。

首先我们用正则表达式去除电影标题中括号内的年份信息,再把每个电影标题分解为单词的列表。

def extract_title(raw):

grps = re.search("\((\w+)\)", raw)

if grps:

return raw[:grps.start()].strip()

else:

return raw

movie_data = sc.textFile("%s/ml-100k/u.item" % PATH)

movie_fields = movie_data.map(lambda line: line.split('|'))

raw_titles = movie_fields.map(lambda fields: fields[1])

print

print("Remove year information in '()'")

for raw_title in raw_titles.take(5):

print(extract_title(raw_title))

movie_titles = raw_titles.map(extract_title)

title_terms = movie_titles.map(lambda line: line.split(' '))

print

print("Split words.")

print(title_terms.take(5))

输出为:

Remove year information in '()'

Toy Story

GoldenEye

Four Rooms

Get Shorty

Copycat

Split words.

[[u'Toy', u'Story'], [u'GoldenEye'], [u'Four', u'Rooms'], [u'Get', u'Shorty'], [u'Copycat']]

再利用flatMap RDD操作把所有出现过的单词统计出来,构建成单词辞典,形式为(单词,编号)。

all_terms = title_terms.flatMap(lambda x: x).distinct().collect()

all_terms_dict = {}

for i, term in enumerate(all_terms):

all_terms_dict[term] = i

print

print("Total number of terms: %d" % len(all_terms_dict))

最后把标题映射成一个高维的稀疏矩阵,出现过的单词处为1。注意我们把词典all_terms_dict作为一个广播变量是因为这个变量会非常大,事先分发给每个计算节点会比较好。

from scipy import sparse as sp

def create_vector(terms, term_dict):

num_terms = len(term_dict)

x = sp.csc_matrix((1, num_terms))

for t in terms:

if t in term_dict:

idx = term_dict[t]

x[0, idx] = 1

return x

all_terms_bcast = sc.broadcast(all_terms_dict)

term_vectors = title_terms.map(lambda

terms: create_vector(terms, all_terms_bcast.value))

print

print("The first five terms of converted sparse matrix of title")

print(term_vectors.take(5))

输出为:

[<1x2645 sparse matrix of type ''

with 2 stored elements in Compressed Sparse Column format>,

..., <1x2645 sparse matrix of type ''

with 1 stored elements in Compressed Sparse Column format>]

正则化特征

通常我们获得的特征需要进行一下正则化处理。正则化特征分为两种:

第一种为正则化某一个特征,比如对数据集中的年龄进行正则化,使它们的平均值为0,方差为1

第二种为正则化特征向量,就是对某一个sample的特征进行正则化,使得它的范数为 1(常见为二阶范数为1,二阶范数是指平方和开根号)

例子是第二种,正则化特征向量。第一种方式是用numpy的函数。

np.random.seed(42)

x = np.random.randn(4)

norm_x = np.linalg.norm(x)

normalized_x = x / norm_x

print

print("x: %s" % x)

print("2-norm of x: %.4f" % norm_x)

print("normalized x: %s" % normalized_x)

输出为:

x: [ 0.49671415 -0.1382643 0.64768854 1.52302986]

2-norm of x: 1.7335

normalized x: [ 0.28654116 -0.07976099 0.37363426 0.87859535]

第二种方式是用MLlib正则化特征向量

from pyspark.mllib.feature import Normalizer

normalizer = Normalizer()

vector = sc.parallelize([x])

normalized_x_mllib = normalizer.transform(vector).first().toArray()

print("MLlib normalized x: %s" % normalized_x)

结果自然是一样的,当然是选择使用MLlib自带函数更好了。

至此,这篇文章内容就结束了。

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