1、StringIndexer
标签索引器，它将标签的字符串列映射到标签索引的ML列。
如果输入列为数字，则将其强制转换为字符串并为字符串值编制索引。
索引在[0，numLabels）中。
索引构建的顺序为标签的频率，优先编码频率较大的标签，所以出现频率最高的标签为0号
默认情况下，按标签频率排序，因此最常使用的标签的索引为0。
StringIndexer转换器可以把一列类别型的特征（或标签）进行编码，使其数值化，
索引的范围从0开始，该过程可以使得相应的特征索引化，
使得某些无法接受类别型特征的算法可以使用，并提高诸如决策树等机器学习算法的效率
//定义一个StringIndexerModel，将label转换成indexedlabel
StringIndexerModel labelIndexerModel=new StringIndexer().
setInputCol("label")
.setOutputCol("indexedLabel")
.fit(rawData);
//加labelIndexerModel加入到Pipeline中
Pipeline pipeline=new Pipeline()
.setStages(new PipelineStage[]
{labelIndexerModel,
featureIndexerModel,
dtClassifier,
converter});
//查看结果
pipeline.fit(rawData).transform(rawData).select("label","indexedLabel").show(20,false);
按label出现的频次，转换成0～num numOfLabels-1(分类个数)，频次最高的转换为0，以此类推：
label=3，出现次数最多，出现了4次，转换（编号）为0
其次是label=2，出现了3次，编号为1，以此类推
+-----+------------+
|label|indexedLabel|
+-----+------------+
|3.0 |0.0 |
|4.0 |3.0 |
|1.0 |2.0 |
|3.0 |0.0 |
|2.0 |1.0 |
|3.0 |0.0 |
|2.0 |1.0 |
|3.0 |0.0 |
|2.0 |1.0 |
|1.0 |2.0 |
+-----+------------+
StringIndexer对String按频次进行编号
id | category | categoryIndex
----|----------|---------------
0 | a | 0.0
1 | b | 2.0
2 | c | 1.0
3 | a | 0.0
4 | a | 0.0
5 | c | 1.0
如果转换模型（关系）是基于上面数据得到的 (a,b,c)->(0.0,2.0,1.0),如果用此模型转换category多于（a,b,c)的数据，比如多了d，e，就会遇到麻烦：
id | category | categoryIndex
----|----------|---------------
0 | a | 0.0
1 | b | 2.0
2 | d | ？
3 | e | ？
4 | a | 0.0
5 | c | 1.0
Spark提供了两种处理方式：
StringIndexerModel labelIndexerModel=new StringIndexer().
setInputCol("label")
.setOutputCol("indexedLabel")
//.setHandleInvalid("error")
.setHandleInvalid("skip")
.fit(rawData);
（1）默认设置，也就是.setHandleInvalid("error")：会抛出异常
org.apache.spark.SparkException: Unseen label: d，e
（2）.setHandleInvalid("skip") 忽略这些label所在行的数据，正常运行，将输出如下结果：
id | category | categoryIndex
----|----------|---------------
0 | a | 0.0
1 | b | 2.0
4 | a | 0.0
5 | c | 1.0
2、IndexToString
是一个转换器“ Transformer”，它将一列索引映射回对应字符串值的新列。
索引字符串映射既可以来自输入列的ML属性，也可以来自用户提供的标签（优先于ML属性）。
相应的，有StringIndexer，就应该有IndexToString。
在应用StringIndexer对labels进行重新编号后，带着这些编号后的label对数据进行了训练，并接着对其他数据进行了预测，
得到预测结果，预测结果的label也是重新编号过的，因此需要转换回来。
见下面例子，转换回来的convetedPrediction才和原始的label对应。
IndexToString converter=new IndexToString()
.setInputCol("prediction")//Spark默认预测label行
.setOutputCol("convetedPrediction")//转换回来的预测label
.setLabels(labelIndexerModel.labels());//需要指定前面建好模型
Pipeline pipeline=new Pipeline()
.setStages(new PipelineStage[]
{labelIndexerModel,
featureIndexerModel,
dtClassifier,
converter});
pipeline.fit(rawData).transform(rawData)
.select("label","prediction","convetedPrediction").show(20,false);
|label|prediction|convetedPrediction|
+-----+----------+------------------+
|3.0 |0.0 |3.0 |
|4.0 |1.0 |2.0 |
|1.0 |2.0 |1.0 |
|3.0 |0.0 |3.0 |
|2.0 |1.0 |2.0 |
|3.0 |0.0 |3.0 |
|2.0 |1.0 |2.0 |
|3.0 |0.0 |3.0 |
|2.0 |1.0 |2.0 |
|1.0 |2.0 |1.0 |
+-----+----------+------------------+