Spark StringIndexer和IndexToString

1、StringIndexer

  标签索引器，它将标签的字符串列映射到标签索引的ML列。
  如果输入列为数字，则将其强制转换为字符串并为字符串值编制索引。
  索引在[0，numLabels）中。 默认情况下，按标签频率排序，因此最常使用的标签的索引为0。

//定义一个StringIndexerModel，将label转换成indexedlabel
StringIndexerModel labelIndexerModel=new StringIndexer().
                setInputCol("label")
                .setOutputCol("indexedLabel")
                .fit(rawData);
//加labelIndexerModel加入到Pipeline中
Pipeline pipeline=new Pipeline()
                 .setStages(new PipelineStage[]
                         {labelIndexerModel,
                         featureIndexerModel,
                         dtClassifier,
                         converter});
//查看结果
pipeline.fit(rawData).transform(rawData).select("label","indexedLabel").show(20,false);
 
按label出现的频次，转换成0～num numOfLabels-1(分类个数)，频次最高的转换为0，以此类推：
label=3，出现次数最多，出现了4次，转换（编号）为0
其次是label=2，出现了3次，编号为1，以此类推
+-----+------------+
|label|indexedLabel|
+-----+------------+
|3.0  |0.0         |
|4.0  |3.0         |
|1.0  |2.0         |
|3.0  |0.0         |
|2.0  |1.0         |
|3.0  |0.0         |
|2.0  |1.0         |
|3.0  |0.0         |
|2.0  |1.0         |
|1.0  |2.0         |
+-----+------------+

StringIndexer对String按频次进行编号
     id | category | categoryIndex
    ----|----------|---------------
     0  | a        | 0.0
     1  | b        | 2.0
     2  | c        | 1.0
     3  | a        | 0.0
     4  | a        | 0.0
     5  | c        | 1.0
     如果转换模型（关系）是基于上面数据得到的 (a,b,c)->(0.0,2.0,1.0),如果用此模型转换category多于（a,b,c)的数据，比如多了d，e，就会遇到麻烦：
     id | category | categoryIndex
    ----|----------|---------------
     0  | a        | 0.0
     1  | b        | 2.0
     2  | d        | ？
     3  | e        | ？
     4  | a        | 0.0
     5  | c        | 1.0
     Spark提供了两种处理方式：
     StringIndexerModel labelIndexerModel=new StringIndexer().
                    setInputCol("label")
                    .setOutputCol("indexedLabel")
                    //.setHandleInvalid("error")
                    .setHandleInvalid("skip")
                    .fit(rawData);
     （1）默认设置，也就是.setHandleInvalid("error")：会抛出异常
     org.apache.spark.SparkException: Unseen label: d，e
     （2）.setHandleInvalid("skip") 忽略这些label所在行的数据，正常运行，将输出如下结果：
     id | category | categoryIndex
    ----|----------|---------------
     0  | a        | 0.0
     1  | b        | 2.0
     4  | a        | 0.0
     5  | c        | 1.0

2、IndexToString

是一个转换器“ Transformer”，它将一列索引映射回对应字符串值的新列。

索引字符串映射既可以来自输入列的ML属性，也可以来自用户提供的标签（优先于ML属性）。

相应的，有StringIndexer，就应该有IndexToString。
在应用StringIndexer对labels进行重新编号后，带着这些编号后的label对数据进行了训练，并接着对其他数据进行了预测，
得到预测结果，预测结果的label也是重新编号过的，因此需要转换回来。
见下面例子，转换回来的convetedPrediction才和原始的label对应。
IndexToString converter=new IndexToString()
                .setInputCol("prediction")//Spark默认预测label行
                .setOutputCol("convetedPrediction")//转换回来的预测label
                .setLabels(labelIndexerModel.labels());//需要指定前面建好相互相互模型
Pipeline pipeline=new Pipeline()
                 .setStages(new PipelineStage[]
                         {labelIndexerModel,
                         featureIndexerModel,
                         dtClassifier,
                         converter});
pipeline.fit(rawData).transform(rawData)
        .select("label","prediction","convetedPrediction").show(20,false);  
|label|prediction|convetedPrediction|
+-----+----------+------------------+
|3.0  |0.0       |3.0               |
|4.0  |1.0       |2.0               |
|1.0  |2.0       |1.0               |
|3.0  |0.0       |3.0               |
|2.0  |1.0       |2.0               |
|3.0  |0.0       |3.0               |
|2.0  |1.0       |2.0               |
|3.0  |0.0       |3.0               |
|2.0  |1.0       |2.0               |
|1.0  |2.0       |1.0               |
+-----+----------+------------------+