One-Hot Encoding

Nos Estados Unidos, o lugar onde você mora determina a quais escolas seus filhos podem frequentar. Por isso, é natural que muitas pessoas se importem muito com quais distritos escolares o futuro lar estará. Embora os distritos escolares sejam numerados em SCHOOLDISTRICTNUMBER, na prática eles são categóricos. Ou seja, somar ou calcular a média desses valores não faz sentido. Portanto, neste exemplo vamos converter SCHOOLDISTRICTNUMBER de uma variável categórica em um vetor numérico para usar no nosso modelo de Machine Learning depois.

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Feature Engineering com PySpark

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Instruções do exercicio

Instancie um StringIndexer chamado string_indexer com SCHOOLDISTRICTNUMBER como entrada e School_Index como saída.
Aplique o transformer string_indexer ao df com fit() e transform(). Armazene o dataframe transformado em indexed_df.
Crie um OneHotEncoder chamado encoder usando School_Index como entrada e School_Vec como saída.
Aplique a transformação a indexed_df usando transform(). Inspecione as etapas iterativas da transformação com o código fornecido.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer

# Map strings to numbers with string indexer
string_indexer = ____(inputCol=____, outputCol=____)
indexed_df = ____.____(df).____(df)

# Onehot encode indexed values
encoder = ____(inputCol=____, outputCol=____)
encoded_df = ____.____(indexed_df)

# Inspect the transformation steps
encoded_df[['SCHOOLDISTRICTNUMBER', 'School_Index', 'School_Vec']].show(truncate=100)

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