标准化

更新时间: 2023-10-30 18:02:41

本文为您介绍Designer(原PAI-Studio)提供的标准化组件。

背景信息

  • 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 standard deviation

    • 样本标准偏差公式:expression

      其中x代表所采用的样本X1,X2,…,Xn的均值。

组件配置

您可以使用以下任意一种方式,配置标准化组件参数。

方式一:可视化方式

Designer(原PAI-Studio)工作流页面配置组件参数。

页签

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。

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。

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命令方式,配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用,详情请参见SQL脚本

  • 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

参数描述

默认值

inputTableName

输入表的表名。

selectedColNames

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。

所有列

inputTablePartitions

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。

所有分区

outputTableName

输出结果表。

outputParaTableName

配置输出表。

inputParaTableName

配置输入表。

keepOriginal

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。

false

lifecycle

输出表生命周期。

coreNum

核心数量。

系统自动分配

memSizePerCore

单个核心使用的内存数。

系统自动分配

enableSparse

是否打开稀疏支持:

  • true

  • false

false

itemDelimiter

KV对之间分隔符。

默认”,”

kvDelimiter

Key和Value之间分隔符。

默认”:”

kvIndices

KV表中需要归一化的特征索引。

示例

详细示例

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
    from dual
    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
        from dual
    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
        from dual
    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
        from dual
    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
        from dual
    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
        from dual
) 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}}

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