如何在pyspark中进行均值(目标)编码
在pyspark中进行均值编码可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import mean, col
from pyspark.ml.feature import StringIndexer- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("MeanEncoding").getOrCreate()- 加载数据集：
data = spark.read.csv("path_to_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)- 对需要进行均值编码的特征进行StringIndexer转换：
indexer = StringIndexer(inputCol="target_feature", outputCol="target_index")
indexedData = indexer.fit(data).transform(data)其中，"target_feature"是需要进行均值编码的特征列名，"target_index"是转换后的特征列名。
- 计算各个类别的均值：
meanValues = indexedData.groupBy("target_index").agg(mean(col("target_variable")).alias("mean_value"))其中，"target_variable"是需要进行均值编码的目标变量列名。
- 将均值值与原始数据集进行关联：
encodedData = indexedData.join(meanValues, "target_index", "left")- 删除原始特征列和目标变量列：
encodedData = encodedData.drop("target_feature", "target_variable")完成以上步骤后，"encodedData"即为进行均值编码后的数据集。
均值编码的优势在于能够将分类特征转化为连续特征，更好地反映特征与目标变量之间的关系。它适用于分类特征较多、类别较少的情况，例如广告点击率预测、信用评分等场景。
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