本文简要介绍
pyspark.ml.feature.MaxAbsScaler
的用法。用法:
class pyspark.ml.feature.MaxAbsScaler(*, inputCol=None, outputCol=None)
通过除以每个特征中的最大绝对值,将每个特征单独重新缩放到范围 [-1, 1]。它不会移动/居中数据,因此不会破坏任何稀疏性。
2.0.0 版中的新函数。
例子:
>>> from pyspark.ml.linalg import Vectors >>> df = spark.createDataFrame([(Vectors.dense([1.0]),), (Vectors.dense([2.0]),)], ["a"]) >>> maScaler = MaxAbsScaler(outputCol="scaled") >>> maScaler.setInputCol("a") MaxAbsScaler... >>> model = maScaler.fit(df) >>> model.setOutputCol("scaledOutput") MaxAbsScalerModel... >>> model.transform(df).show() +-----+------------+ | a|scaledOutput| +-----+------------+ |[1.0]| [0.5]| |[2.0]| [1.0]| +-----+------------+ ... >>> scalerPath = temp_path + "/max-abs-scaler" >>> maScaler.save(scalerPath) >>> loadedMAScaler = MaxAbsScaler.load(scalerPath) >>> loadedMAScaler.getInputCol() == maScaler.getInputCol() True >>> loadedMAScaler.getOutputCol() == maScaler.getOutputCol() True >>> modelPath = temp_path + "/max-abs-scaler-model" >>> model.save(modelPath) >>> loadedModel = MaxAbsScalerModel.load(modelPath) >>> loadedModel.maxAbs == model.maxAbs True >>> loadedModel.transform(df).take(1) == model.transform(df).take(1) True
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注:本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.ml.feature.MaxAbsScaler。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。