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    功能介绍

    • 绝对值最大标准化是对数据按照最大值和最小值进行标准化的组件, 将数据归一到-1和1之间。

    参数说明

    名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 默认值
    outputCols 输出结果列列名数组 输出结果列列名数组,可选,默认null String[] null

    脚本示例

    脚本

    1. data = np.array([
    2. ["a", 10.0, 100],
    3. ["b", -2.5, 9],
    4. ["c", 100.2, 1],
    5. ["d", -99.9, 100],
    6. ["a", 1.4, 1],
    7. ["b", -2.2, 9],
    8. ["c", 100.9, 1]
    9. ])
    10. colnames = ["col1", "col2", "col3"]
    11. selectedColNames = ["col2", "col3"]
    12. df = pd.DataFrame({"col1": data[:, 0], "col2": data[:, 1], "col3": data[:, 2]})
    13. inOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='batch')
    14. # train
    15. trainOp = MaxAbsScalerTrainBatchOp()\
    16. .setSelectedCols(selectedColNames)
    17. trainOp.linkFrom(inOp)
    18. # batch predict
    19. predictOp = MaxAbsScalerPredictBatchOp()
    20. predictOp.linkFrom(trainOp, inOp).print()
    21. # stream predict
    22. sinOp = dataframeToOperator(df, schemaStr='col1 string, col2 double, col3 long', op_type='stream')
    23. predictStreamOp = MaxAbsScalerPredictStreamOp(trainOp)
    24. predictStreamOp.linkFrom(sinOp).print()
    25. StreamOperator.execute()

    脚本运行结果

    1. col1 col2 col3
    2. 0 a 0.099108 1.00
    3. 1 b -0.024777 0.09
    4. 2 c 0.993062 0.01
    5. 3 d -0.990089 1.00
    6. 4 a 0.013875 0.01
    7. 5 b -0.021804 0.09
    8. 6 c 1.000000 0.01