Spark MLlib 特征工程系列—特征转换Imputer
什么是 Imputer
Imputer 是 Spark 中用于处理缺失数据的工具。在机器学习数据预处理中，缺失值是常见的问题。Imputer 可以填充数值型数据中的缺失值，通过使用指定的策略（如均值、中位数）替换缺失值，从而提高数据质量并确保模型训练时不受缺失数据的影响。
为什么使用 Imputer
- 处理数据中的缺失值：许多数据集可能会因为采集问题、数据噪声或其他原因而存在缺失值，直接丢弃含有缺失值的数据可能导致信息丢失或数据样本减少。
- 提高模型的稳定性和表现：缺失数据会影响模型的训练效果，合理地填补缺失值可以减少噪声，提升模型的性能。
- 方便的数据处理流程：
Imputer是 Spark 提供的内置工具，与其他特征处理工具兼容，可以轻松集成到机器学习管道中。
以下是使用 Imputer 的代码示例：
import org.apache.spark