标准化_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

标准化是一种数据预处理技术，用于将特征数据调整到相同的尺度。具体来说，标准化通过将每个特征的均值调整为0，标准差调整为1，从而消除不同特征间的量纲差异。尤其是在梯度下降优化算法中，标准化能显著提高模型的收敛速度和性能。

算法说明

对一个表的某一列或多列，进行标准化处理，将产生的数据存入新表中。
标准化所使用的公式 :（X - Mean）/（standard deviation）。
- Mean：样本平均值。
- standard deviation：样本标准偏差，针对从总体抽样，利用样本来计算总体偏差，为了使算出的值与总体水平更接近，就必须将算出的标准偏差的值适度放大，即。
- 样本标准偏差公式：。
  其中代表所采用的样本X1，X2，…，Xn的均值。

配置组件

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面添加标准化组件，并在界面右侧配置相关参数：

参数类型	参数	描述
字段设置	默认全选	默认全选，多余列不影响预测结果。
	保留原始列	处理过的列增加“stdized_”前缀。支持DOUBLE类型与BIGINT类型。
	稀疏支持	是否打开稀疏支持，若开发，需配置： KV对之间分隔符。 Key和Value之间的分隔符。 KV表中需要归一化的特征索引。
执行调优	计算核心数	系统根据输入数据量，自动分配训练的实例数量。
执行调优	每个核内存数	系统根据输入数据量，自动分配内存。单位为MB。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令配置标准化组件参数。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。

稠密数据的命令

PAI -name Standardize
    -project algo_public 
    -DkeepOriginal="false"    
    -DoutputTableName="test_5"
    -DinputTablePartitions="pt=20150501"  
    -DinputTableName="bank_data_partition" 
    -DselectedColNames="euribor3m,pdays"

稀疏数据的命令

PAI -name Standardize    
    -project projectxlib4
    -DkeepOriginal="true"
    -DoutputTableName="kv_standard_output"
    -DinputTableName=kv_standard_test
    -DselectedColNames="f0,f1,f2"
    -DenableSparse=true
    -DoutputParaTableName=kv_standard_model    
    -DkvIndices=1,2,8,6
    -DitemDelimiter=",";

参数名称	是否必选	默认值	参数描述
inputTableName	是	无	输入表的表名。
selectedColNames	否	所有列	输入表中，参与训练的列。列名以英文逗号（,）分隔，支持INT和DOUBLE类型。如果输入为稀疏格式，则支持STRING类型的列。
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。
outputParaTableName	是	无	配置输出表。
inputParaTableName	否	无	配置输入表。
keepOriginal	否	false	是否保留原始列： true：处理过的列重命名（“stdized_”前缀），原始列保留。 false：全部列保留且不重命名。
lifecycle	否	无	输出表生命周期。
coreNum	否	系统自动分配	核心数量。
memSizePerCore	否	系统自动分配	单个核心使用的内存数。
enableSparse	否	false	是否打开稀疏支持： true false
itemDelimiter	否	默认”,”	KV对之间分隔符。
kvDelimiter	否	默认”:”	Key和Value之间分隔符。
kvIndices	否	无	KV表中需要归一化的特征索引。

使用示例

数据生成

drop table if exists standardize_test_input;
create table standardize_test_input(
    col_string string,
    col_bigint bigint,
    col_double double,
    col_boolean boolean,
    col_datetime datetime);
insert overwrite table standardize_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命令行

drop table if exists standardize_test_input_output;
drop table if exists standardize_test_input_model_output;
PAI -name Standardize
    -project algo_public
    -DoutputParaTableName="standardize_test_input_model_output"
    -Dlifecycle="28"
    -DoutputTableName="standardize_test_input_output"
    -DinputTableName="standardize_test_input"
    -DselectedColNames="col_double,col_bigint"
    -DkeepOriginal="true";
drop table if exists standardize_test_input_output_using_model;
drop table if exists standardize_test_input_output_using_model_model_output;
PAI -name Standardize
    -project algo_public
    -DoutputParaTableName="standardize_test_input_output_using_model_model_output"
    -DinputParaTableName="standardize_test_input_model_output"
    -Dlifecycle="28"
    -DoutputTableName="standardize_test_input_output_using_model"
    -DinputTableName="standardize_test_input";

输入说明

standardize_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

输出说明

standardize_test_input_output

col_string	col_bigint	col_double	col_boolean	col_datetime	stdized_col_bigint	stdized_col_double
01	10	10.1	true	2016-07-01 10:00:00	-1.2649110640673518	-1.2649110640683832
NULL	11	10.2	false	2016-07-02 10:00:00	-0.6324555320336759	-0.6324555320341972
02	NULL	10.3	true	2016-07-03 10:00:00	NULL	0.0
03	12	NULL	false	2016-07-04 10:00:00	0.0	NULL
04	13	10.4	NULL	2016-07-05 10:00:00	0.6324555320336759	0.6324555320341859
05	14	10.5	true	NULL	1.2649110640673518	1.2649110640683718

standardize_test_input_model_output

feature	json
col_bigint	{“name”: “standardize”, “type”:”bigint”, “paras”:{“mean”:12, “std”: 1.58113883008419}}
col_double	{“name”: “standardize”, “type”:”double”, “paras”:{“mean”:10.3, “std”: 0.1581138830082909}}

standardize_test_input_output_using_model

col_string	col_bigint	col_double	col_boolean	col_datetime
01	-1.2649110640673515	-1.264911064068383	true	2016-07-01 10:00:00
NULL	-0.6324555320336758	-0.6324555320341971	false	2016-07-02 10:00:00
02	NULL	0.0	true	2016-07-03 10:00:00
03	0.0	NULL	false	2016-07-04 10:00:00
04	0.6324555320336758	0.6324555320341858	NULL	2016-07-05 10:00:00
05	1.2649110640673515	1.2649110640683716	true	NULL

standardize_test_input_output_using_model_model_output

feature	json
col_bigint	{“name”: “standardize”, “type”:”bigint”, “paras”:{“mean”:12, “std”: 1.58113883008419}}
col_double	{“name”: “standardize”, “type”:”double”, “paras”:{“mean”:10.3, “std”: 0.1581138830082909}}