Spark MLlib 特征工程系列—特征转换Interaction

Spark MLlib 特征工程系列—特征转换Interaction

1. Interaction 简介

Interaction 是 Spark MLlib 中的一种特征工程工具，用于生成输入特征之间的交互特征。交互特征是两个或多个原始特征的组合，通常表示这些特征之间的关系。通过生成交互特征，模型可以更好地捕捉输入特征之间的相互作用，从而提升模型的表现力和准确性。

2. 原理

在很多机器学习任务中，单个特征可能不足以充分描述目标变量的变化，而多个特征之间的组合或交互却能提供更多的信息。例如，在预测房价时，房子的面积和房间数量的组合（即面积 × 房间数）可能比单独的面积或房间数更能反映房价的变化趋势。

Interaction 通过对输入特征进行两两组合，生成新的交互特征。具体来说，如果有两个输入特征向量$$(\mathbf{a})$$和$$(\mathbf{b})$$，则 Interaction 将生成一个包含所有可能组合的特征向量 $$(\mathbf{c})$$，其中 $$(\mathbf{c}[i]=\mathbf{a}[j]\times \mathbf{b}[k])$$（对于所有可能的 (j, k)）。

3. 代码示例

以下是使用 Spark MLlib 中的 Interaction 生成交互特征的代码示例。

import org.apache.spark.ml.feature.{
   Interaction, VectorAssembler}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder.appName("Interaction Example").getOrCreate()

// 创建示例数据
val data = Seq(
  (
1
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5
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7
8
9