缺失值填充_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

缺失值填充是一种处理数据集中缺失数据的方法，旨在通过推断和替换缺失值来提高数据完整性和模型性能。常见的填充方法包括使用最小值、最大值、平均数和自定义值进行填补。这些方法能够帮助减少数据不完整对模型训练和预测的影响。

配置组件

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面添加缺失值填充组件，并在界面右侧配置相关参数：

参数类型	参数	描述
字段设置	填充的字段	选择待填充的字段。
	原值	待填充字段原值，取值： Null（数值和string）空字符串（string） Null和空字符串（string）自定义（string）
	替换为	替换字段，取值： Min（数值型） Max（数值型） Mean（数值型）自定义（数值型和string）
	高级选项	自定义替换策略config。格式为：`字段名1, 原值, 替换值; 字段名2, 原值, 替换值; ......`。
执行调优	计算核心数	计算核心数。
执行调优	每个核内存数	每个核内存数，单位MB。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令配置缺失值填充组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见场景4：在SQL脚本组件中执行PAI命令。

PAI -name FillMissingValues
    -project algo_public
    -Dconfigs="poutcome,null-empty,testing" 
    -DoutputParaTableName="test_input_model_output"
    -DoutputTableName="test_3"
    -DinputTablePartitions="pt=20150501"
    -DinputTableName="bank_data_partition";

参数名称	是否必选	默认值	描述
inputTableName	是	无	输入表的表名。
inputTablePartitions	否	所有分区	输入表中，参与训练的分区。支持以下格式： Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级格式说明如果指定多个分区，则使用英文逗号（,）分隔。
outputTableName	是	无	输出结果表。
configs	是	无	缺失值填充的配置。例如格式`col1, null, 3.14; col2, empty, hello; col3, empty-null, world`，其中`null`表示空值，`empty`表示空字符。如果选择空字符，则填充的目标列应是STRING类型。如果采用最大值、最小值、均值，可以采用变量，其命名规范形如：min, max, mean。如果用户自定义替换值，则使用user-defined，格式例如`col4,user-defined,str,str123`。
outputParaTableName	是	输出表1为非分区表	配置输出表。
inputParaTableName	否	无	配置输入表。
lifecycle	否	无	输出表的生命周期，取值范围为[1,3650]。
coreNum	否	系统自动分配	计算的核心数目，取值为正整数。
memSizePerCore	否	系统自动分配	每个核心的内存（单位是兆），取值范围为(1, 65536)。

使用示例

使用SQL语句，生成测试数据。

drop table if exists fill_missing_values_test_input;
create table fill_missing_values_test_input(
    col_string string,
    col_bigint bigint,
    col_double double,
    col_boolean boolean,
    col_datetime datetime);
insert overwrite table fill_missing_values_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;

输入数据说明：

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

运行PAI命令。

drop table if exists fill_missing_values_test_input_output;
drop table if exists fill_missing_values_test_input_model_output;
PAI -name FillMissingValues
-project algo_public
-Dconfigs="col_double,null,mean;col_string,null-empty,str_type_empty;col_bigint,null,max;col_boolean,null,true;col_datetime,null,2016-07-06 10:00:00"
-DoutputParaTableName="fill_missing_values_test_input_model_output"
-Dlifecycle="28"
-DoutputTableName="fill_missing_values_test_input_output"
-DinputTableName="fill_missing_values_test_input";
drop table if exists fill_missing_values_test_input_output_using_model;
drop table if exists fill_missing_values_test_input_output_using_model_model_output;
PAI -name FillMissingValues
-project algo_public
-DoutputParaTableName="fill_missing_values_test_input_output_using_model_model_output"
-DinputParaTableName="fill_missing_values_test_input_model_output"
-Dlifecycle="28"
-DoutputTableName="fill_missing_values_test_input_output_using_model"
-DinputTableName="fill_missing_values_test_input";

运行结果。

fill_missing_values_test_input_output

+------------+------------+------------+-------------+--------------+
| col_string | col_bigint | col_double | col_boolean | col_datetime |
+------------+------------+------------+-------------+--------------+
| 04         | 13         | 10.4       | true        | 2016-07-05 10:00:00 |
| 02         | 14         | 10.3       | true        | 2016-07-03 10:00:00 |
| 03         | 12         | 10.3       | false       | 2016-07-04 10:00:00 |
| str_type_empty | 11         | 10.2       | false       | 2016-07-02 10:00:00 |
| 01         | 10         | 10.1       | true        | 2016-07-01 10:00:00 |
| 05         | 14         | 10.5       | true        | 2016-07-06 10:00:00 |
+------------+------------+------------+-------------+--------------+

fill_missing_values_test_input_model_output

+------------+------------+
| feature    | json       |
+------------+------------+
| col_string | {"name": "fillMissingValues", "type": "string", "paras":{"missing_value_type": "null-empty",  "replaced_value": "str_type_empty"}} |
| col_bigint | {"name": "fillMissingValues", "type": "bigint", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 14}} |
| col_double | {"name": "fillMissingValues", "type": "double", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 10.3}} |
| col_boolean | {"name": "fillMissingValues", "type": "boolean", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 1}} |
| col_datetime | {"name": "fillMissingValues", "type": "datetime", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 1467770400000}} |
+------------+------------+

fill_missing_values_test_input_output_using_model

+------------+------------+------------+-------------+--------------+
| col_string | col_bigint | col_double | col_boolean | col_datetime |
+------------+------------+------------+-------------+--------------+
| 04         | 13         | 10.4       | true        | 2016-07-05 10:00:00 |
| 02         | 14         | 10.3       | true        | 2016-07-03 10:00:00 |
| 03         | 12         | 10.3       | false       | 2016-07-04 10:00:00 |
| str_type_empty | 11         | 10.2       | false       | 2016-07-02 10:00:00 |
| 01         | 10         | 10.1       | true        | 2016-07-01 10:00:00 |
| 05         | 14         | 10.5       | true        | 2016-07-06 10:00:00 |
+------------+------------+------------+-------------+--------------+

fill_missing_values_test_input_output_using_model_model_output

+------------+------------+
| feature    | json       |
+------------+------------+
| col_string | {"name": "fillMissingValues", "type": "string", "paras":{"missing_value_type": "null-empty",  "replaced_value": "str_type_empty"}} |
| col_bigint | {"name": "fillMissingValues", "type": "bigint", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 14}} |
| col_double | {"name": "fillMissingValues", "type": "double", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 10.3}} |
| col_boolean | {"name": "fillMissingValues", "type": "boolean", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 1}} |
| col_datetime | {"name": "fillMissingValues", "type": "datetime", "paras":{"missing_value_type": "null",  "replaced_value": 1467770400000}} |
+------------+------------+