Alink漫谈(九)：特征工程之特征哈希/标准化缩放

2023-12-20 11:25:29

导语：

随着机器学习技术不断发展，特征工程的重要性日益凸显。特征工程是将原始输入数据转换成特征的过程，以便于模型更好地表示潜在的问题，并有助于提高模型的性能。Alink作为阿里巴巴基于实时计算引擎Flink研发的新一代机器学习算法平台，提供了丰富的特征工程组件，包括特征哈希和标准化缩放。本文将详细介绍这两种组件的实现原理和使用方法，帮助读者更深入地理解特征工程在机器学习中的作用。

正文：

一、特征哈希

特征哈希是一种将离散特征映射为固定长度向量的技术。它可以有效地减少特征的维度，同时保持特征的表达能力。Alink中的特征哈希组件支持多种哈希算法，包括MD5、SHA1和MD5Hex等。用户可以通过设置哈希算法和哈希函数的数量来控制哈希的结果。

特征哈希的实现原理：

特征哈希的实现原理很简单，它将每个离散特征映射为一个唯一的哈希值，然后将哈希值作为特征向量的索引。例如，假设我们有一个离散特征“性别”，它可以取两个值“男”和“女”。我们可以使用MD5算法对这两个值进行哈希，得到两个哈希值“123456”和“654321”。然后，我们将“男”映射为特征向量[1, 0]，将“女”映射为特征向量[0, 1]。这样，我们就将离散特征“性别”转换成了一个固定长度的特征向量。

特征哈希的使用方法：

Alink中的特征哈希组件使用起来非常简单，只需要将需要进行哈希的离散特征作为输入，即可得到哈希后的特征向量。例如，我们可以使用以下代码对离散特征“性别”进行哈希：

import alink

# 加载数据
data = alink.Table.read_csv("gender.csv")

# 特征哈希
hasher = alink.Hash()
hasher.setSelectedCols(["gender"])

# 应用特征哈希
hash_data = hasher.transform(data)

# 输出结果
hash_data.print()

运行以上代码，即可得到哈希后的特征向量。

二、标准化缩放

标准化缩放是一种将特征值映射到均值为0、方差为1的正态分布上的技术。它可以有效地消除特征之间的差异，使模型更易于训练。Alink中的标准化缩放组件支持两种标准化缩放方法：Z-Score标准化和Min-Max标准化。用户可以通过设置标准化缩放方法来控制标准化缩放的结果。

标准化缩放的实现原理：

标准化缩放的实现原理也非常简单，它首先计算特征值的均值和方差，然后将每个特征值减去均值并除以方差。例如，假设我们有一个特征“年龄”，它的均值为18岁，方差为2岁。我们可以将每个年龄值减去18岁，再除以2岁，即可得到标准化后的年龄值。

标准化缩放的使用方法：

Alink中的标准化缩放组件使用起来也非常简单，只需要将需要进行标准化缩放的特征作为输入，即可得到标准化缩放后的特征向量。例如，我们可以使用以下代码对特征“年龄”进行标准化缩放：

import alink

# 加载数据
data = alink.Table.read_csv("age.csv")

# 标准化缩放
scaler = alink.StandardScaler()
scaler.setSelectedCols(["age"])

# 应用标准化缩放
scaled_data = scaler.transform(data)

# 输出结果
scaled_data.print()

运行以上代码，即可得到标准化缩放后的特征向量。