Uma duvida o dados tratados com o VectorAssembler tem compatibilidade apenas com os algoritmos de machine learning do ML LIB ou possui compatibilidade com outros algoritomos de machinne learning também? como um Sk Learnig, Keras e Pytorch?
Solucionado
Uma duvida o dados tratados com o VectorAssembler tem compatibilidade apenas com os algoritmos de machine learning do ML LIB ou possui compatibilidade com outros algoritomos de machinne learning também? como um Sk Learnig, Keras e Pytorch?
Olá, Otniel!
Entendo sua dúvida sobre a compatibilidade do VectorAssembler com outros algoritmos de machine learning. O VectorAssembler é uma transformação do PySpark que é usada para combinar várias colunas de tipos numéricos em uma única coluna de vetor. Essa transformação é muito útil para preparar seus dados para algoritmos de machine learning que requerem uma única coluna de entrada vetorizada.
Agora, em relação à sua pergunta, o VectorAssembler é uma ferramenta do PySpark e, portanto, é projetado para ser usado com o MLlib, que é a biblioteca de machine learning do Spark. Portanto, os vetores criados pelo VectorAssembler são compatíveis com os algoritmos de machine learning do MLlib.
No entanto, se você deseja usar esses vetores com outras bibliotecas de machine learning, como scikit-learn, Keras ou PyTorch, você precisará fazer algumas conversões adicionais, uma vez que essas bibliotecas não usam o mesmo formato de dados que o PySpark. Por exemplo, você pode precisar converter o DataFrame do PySpark em um DataFrame do Pandas ou em um array NumPy para usar com scikit-learn, Keras ou PyTorch.
Espero ter ajudado e bons estudos!
Muito Obrigado esclareceu bem a minha duvida.