在Databricks实验中使用SparkML和MLFlow进行嵌入的特征工程
💡
原文约900字/词，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
本文介绍了如何在Databricks中使用Apache Spark和MLFlow进行机器学习特征工程，重点是通过Word2Vec生成类别嵌入。文章以Kaggle的停车交易数据集为例，详细阐述了数据处理、特征选择和嵌入生成的步骤，并强调了嵌入在深度学习模型中的重要性。
🎯
关键要点
- 本文介绍了在Databricks中使用Apache Spark和MLFlow进行机器学习特征工程。
- 重点是通过Word2Vec生成类别嵌入，使用Kaggle的停车交易数据集作为示例。
- 文章详细阐述了数据处理、特征选择和嵌入生成的步骤。
- 强调了嵌入在深度学习模型中的重要性。
- 使用的工具包括Databricks、Apache Spark、PySpark、MLFlow等。
- 需要配置Kaggle API以下载数据集，并将数据复制到Databricks文件系统。
- 数据加载后，进行初步处理和选择相关列，处理空值。
- 识别并调整类别变量，准备进行Word2Vec嵌入生成。
- Word2Vec模型通过训练生成类别的数值表示，捕捉类别之间的语义关系。
- 构建Spark ML管道以自动化处理步骤，并在MLflow中注册管道。
- 讨论了API嵌入和本地训练嵌入的优缺点，强调了嵌入在向量数据库和RAG中的重要性。
- 提供了作者的LinkedIn和项目GitHub链接以供参考。
🏷️
标签
➡️
