Alink 实现之数据预处理

Alink 是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，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。

由于 Alink 的公开资料太少，因此本文和下文将介绍线性回归在 Alink 中是如何实现的，希望可以作为大家看线性回归代码的 Roadmap。

数据预处理是机器学习中非常重要的一步，它可以帮助我们去除数据中的噪声和异常值，并对数据进行归一化和规整化，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

在 Alink 中，数据预处理主要包括以下几个步骤：

1. 数据归一化

数据归一化是指将数据中的不同特征缩放到同一范围内，以便它们具有相同的权重。这可以防止某些特征由于取值范围较大而对模型产生过大的影响。

在 Alink 中，我们可以使用StandardScaler组件来进行数据归一化。StandardScaler组件会将每个特征减去其均值，然后除以其标准差。

# 数据归一化
standard_scaler = StandardScaler().setSelectedCols(["f1", "f2"])

2. 数据规整化

数据规整化是指将数据中的离散型特征转换为数值型特征，以便它们可以被机器学习模型所处理。

在 Alink 中，我们可以使用OneHotEncoder组件来进行数据规整化。OneHotEncoder组件会将每个离散型特征转换为一个新的二值特征，表示该特征是否存在。

# 数据规整化
one_hot_encoder = OneHotEncoder().setSelectedCols(["f3"]).setOutputCols(["f3_0", "f3_1"])

3. 缺失值处理

缺失值是指数据中缺少的部分值。缺失值会降低模型的准确性，因此需要在训练模型之前对它们进行处理。

在 Alink 中，我们可以使用Imputer组件来处理缺失值。Imputer组件可以根据其他特征的值来估计缺失值。

# 缺失值处理
imputer = Imputer().setSelectedCols(["f4"]).setStrategy("mean")

4. 特征选择

特征选择是指从数据中选择出与目标变量最相关的特征，以便减少模型的复杂度并提高其准确性。

在 Alink 中，我们可以使用Filter组件来进行特征选择。Filter组件可以根据相关性、信息增益等指标来选择特征。

# 特征选择
filter = Filter().setSelectedCols(["f1", "f2", "f3_0"])

5. 数据集划分

数据集划分是指将数据划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的准确性。

在 Alink 中，我们可以使用RandomSplitter组件来进行数据集划分。RandomSplitter组件会随机地将数据划分为训练集和测试集。

# 数据集划分
random_splitter = RandomSplitter().setTrainRatio(0.8)

完成以上步骤后，就可以将数据预处理好的数据输入到线性回归模型中进行训练。在下一篇文章中，我们将介绍如何使用 Alink 来训练线性回归模型。