歸一化 - Platform For AI

本文為您介紹Designer提供的歸一化組件。

組件配置

您可以使用以下任意一種方式，配置歸一化組件參數。

方式一：可視化方式

在Designer工作流程頁面配置組件參數。

頁簽	參數	描述
欄位設定	預設全選	預設全選，多餘列不影響預測結果。
欄位設定	保留原始列	處理過的列增加“stdized_”首碼。支援DOUBLE類型與BIGINT類型。
執行調優	計算核心數	系統根據輸入資料量，自動分配訓練的執行個體數量。
執行調優	每個核記憶體	系統根據輸入資料量，自動分配記憶體。單位為MB。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令方式，配置該組件參數。您可以使用SQL指令碼組件進行PAI命令調用，詳情請參見SQL指令碼。

稠密資料的命令

PAI -name Normalize
    -project algo_public
    -DkeepOriginal="true"
    -DoutputTableName="test_4"
    -DinputTablePartitions="pt=20150501"
    -DinputTableName="bank_data_partition"
    -DselectedColNames="emp_var_rate,euribor3m"

稀疏資料的命令

PAI -name Normalize
    -project projectxlib4
    -DkeepOriginal="true"
    -DoutputTableName="kv_norm_output"
    -DinputTableName=kv_norm_test
    -DselectedColNames="f0,f1,f2"
    -DenableSparse=true
    -DoutputParaTableName=kv_norm_model
    -DkvIndices=1,2,8,6
    -DitemDelimiter=",";

參數名稱	是否必選	參數描述	預設值
inputTableName	是	輸入表的表名。	無
selectedColNames	否	輸入表中，參與訓練的列。列名以英文逗號（,）分隔，支援INT和DOUBLE類型。如果輸入為稀疏格式，則支援STRING類型的列。	所有列
inputTablePartitions	否	輸入表中，參與訓練的分區。支援以下格式： Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多級格式說明如果指定多個分區，則使用英文逗號（,）分隔。	所有分區
outputTableName	是	輸出結果表。	無
outputParaTableName	否	配置輸出表。	輸出表1為非分區表
inputParaTableName	是	配置輸入表。	無
keepOriginal	否	是否保留原始列： true：處理過的列重新命名（”normalized_”首碼），原始列保留。 false：全部列保留且不重新命名。	false
lifecycle	否	輸出表的生命週期，取值範圍為[1,3650]。	無
coreNum	否	計算的核心數目，取值為正整數。	系統自動分配
memSizePerCore	否	每個核心的記憶體（單位是兆），取值範圍為(1, 65536)。	系統自動分配
enableSparse	否	是否開啟稀疏支援： true false	false
itemDelimiter	否	KV對之間分隔字元。	預設”,”
kvDelimiter	否	Key和Value之間分隔字元。	預設”:”
kvIndices	否	KV表中需要歸一化的特徵索引。	無

樣本

資料產生

drop table if exists normalize_test_input;
create table normalize_test_input(
    col_string string,
    col_bigint bigint,
    col_double double,
    col_boolean boolean,
    col_datetime datetime);
insert overwrite table normalize_test_input
select
    *
from
(
    select
        '01' as col_string,
        10 as col_bigint,
        10.1 as col_double,
        True as col_boolean,
        cast('2016-07-01 10:00:00' as datetime) as col_datetime
    union all
        select
            cast(null as string) as col_string,
            11 as col_bigint,
            10.2 as col_double,
            False as col_boolean,
            cast('2016-07-02 10:00:00' as datetime) as col_datetime
    union all
        select
            '02' as col_string,
            cast(null as bigint) as col_bigint,
            10.3 as col_double,
            True as col_boolean,
            cast('2016-07-03 10:00:00' as datetime) as col_datetime
    union all
        select
            '03' as col_string,
            12 as col_bigint,
            cast(null as double) as col_double,
            False as col_boolean,
            cast('2016-07-04 10:00:00' as datetime) as col_datetime
    union all
        select
            '04' as col_string,
            13 as col_bigint,
            10.4 as col_double,
            cast(null as boolean) as col_boolean,
            cast('2016-07-05 10:00:00' as datetime) as col_datetime
    union all
        select
            '05' as col_string,
            14 as col_bigint,
            10.5 as col_double,
            True as col_boolean,
            cast(null as datetime) as col_datetime
) tmp;

PAI命令列

drop table if exists normalize_test_input_output;
drop table if exists normalize_test_input_model_output;
PAI -name Normalize
    -project algo_public
    -DoutputParaTableName="normalize_test_input_model_output"
    -Dlifecycle="28"
    -DoutputTableName="normalize_test_input_output"
    -DinputTableName="normalize_test_input"
    -DselectedColNames="col_double,col_bigint"
    -DkeepOriginal="true";
drop table if exists normalize_test_input_output_using_model;
drop table if exists normalize_test_input_output_using_model_model_output;
PAI -name Normalize
    -project algo_public
    -DoutputParaTableName="normalize_test_input_output_using_model_model_output"
    -DinputParaTableName="normalize_test_input_model_output"
    -Dlifecycle="28"
    -DoutputTableName="normalize_test_input_output_using_model"
    -DinputTableName="normalize_test_input";

輸入說明

normalize_test_input

col_string	col_bigint	col_double	col_boolean	col_datetime
01	10	10.1	true	2016-07-01 10:00:00
NULL	11	10.2	false	2016-07-02 10:00:00
02	NULL	10.3	true	2016-07-03 10:00:00
03	12	NULL	false	2016-07-04 10:00:00
04	13	10.4	NULL	2016-07-05 10:00:00
05	14	10.5	true	NULL

輸出說明

normalize_test_input_output

col_string	col_bigint	col_double	col_boolean	col_datetime	normalized_col_bigint	normalized_col_double
01	10	10.1	true	2016-07-01 10:00:00	0.0	0.0
NULL	11	10.2	false	2016-07-02 10:00:00	0.25	0.2499999999999989
02	NULL	10.3	true	2016-07-03 10:00:00	NULL	0.5000000000000022
03	12	NULL	false	2016-07-04 10:00:00	0.5	NULL
04	13	10.4	NULL	2016-07-05 10:00:00	0.75	0.7500000000000011
05	14	10.5	true	NULL	1.0	1.0

normalize_test_input_model_output

feature	json
col_bigint	{“name”: “normalize”, “type”:”bigint”, “paras”:{“min”:10, “max”: 14}}
col_double	{“name”: “normalize”, “type”:”double”, “paras”:{“min”:10.1, “max”: 10.5}}

normalize_test_input_output_using_model

col_string	col_bigint	col_double	col_boolean	col_datetime
01	0.0	0.0	true	2016-07-01 10:00:00
NULL	0.25	0.2499999999999989	false	2016-07-02 10:00:00
02	NULL	0.5000000000000022	true	2016-07-03 10:00:00
03	0.5	NULL	false	2016-07-04 10:00:00
04	0.75	0.7500000000000011	NULL	2016-07-05 10:00:00
05	1.0	1.0	true	NULL

normalize_test_input_output_using_model_model_output

feature	json
col_bigint	{“name”: “normalize”, “type”:”bigint”, “paras”:{“min”:10, “max”: 14}}
col_double	{“name”: “normalize”, “type”:”double”, “paras”:{“min”:10.1, “max”: 10.5}}