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Para transformar uma coluna contendo rótulos categóricos em texto (ex: "baixo", "médio", "alto") em índices numéricos para modelagem e posteriormente reverter o processo, quais classes do PySpark MLlib devem ser usadas em conjunto?
Para transformar uma coluna contendo rótulos categóricos em texto (ex: "baixo", "médio", "alto") em índices numéricos para modelagem e posteriormente reverter o processo, quais classes do PySpark MLlib devem ser usadas em conjunto?
A OneHotEncodereStandardScaler
B StringIndexereIndexToString
C TokenizereStopWordsRemover
D PCAePolynomialExpansion

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há 3 horas

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Simulado 06 - Machine Learning MLlib

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Ed

há 3 horas

Para transformar rótulos categóricos em índices numéricos e depois reverter esse processo no PySpark MLlib, as classes usadas são: - StringIndexer: converte rótulos de texto em índices numéricos. - IndexToString: converte os índices numéricos de volta para os rótulos originais. Portanto, a alternativa correta é: B) StringIndexer e IndexToString

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A Todas as variáveis numéricas devem ser normalizadas entre 0 e 1 em colunas separadas do tipo Float.
B As colunas de features devem ser combinadas em uma única coluna do tipo vetor denso/esparso, geralmente via VectorAssembler.
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D É necessário converter todas as variáveis categóricas em arquivos JSON separados antes do treino.

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A UmTransformerimplementa o método transform()(ex: StringIndexer fitted), enquanto um Estimator possui o método fit() para treinar e produzir um Transformer.
B UmTransformer roda exclusivamente em GPUs, enquanto um Estimator executa apenas na CPU do Driver.
C Estimator é usado para regressão linear e Transformer é usado apenas para algoritmos de agrupamento (K-Means).
D Não há diferença; ambos são sinônimos na API do Spark.

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A numFolds=10
B parallelism=N(onde N é o grau de paralelismo desejado)
C setBatchSize(1000)
D enableDistributedThreads(True)