double machine learning

双重机器学习（Double Machine Learning）是一种结合了机器学习和因果推断的方法，用于处理因果关系的估计问题。它通过使用两个机器学习模型来估计因果效应，其中一个模型用于预测处理变量，另一个模型用于预测响应变量。这种方法可以减少因果效应估计的偏差和方差，提高估计的准确性。

相关问题

错误使用 double 无法从 cdfepoch 转换为 double。 出错 machine_learning (line 13) data = cellfun(@double, data, 'UniformOutput', false);

这个错误通常是由于尝试将`cdfepoch`类型的数据转换为`double`类型的数据引起的。在Matlab中，`cdfread`函数读取的数据中，`cdfepoch`类型的数据表示时间戳，通常需要将其转换为可读的日期时间格式。

要解决这个问题，你可以使用`datestr`函数将`cdfepoch`类型的数据转换为日期时间格式。以下是修改后的代码：

% 获取当前路径下“2001”文件夹中所有的CDF文件
cdf_files = dir('2001/*.cdf');

% 遍历每个CDF文件，将其转换为CSV文件
for i = 1:length(cdf_files)
    % 读取当前CDF文件
    data = cdfread(fullfile(cdf_files(i).folder, cdf_files(i).name));
    
    % 获取文件名（不包含扩展名）
    [~, filename] = fileparts(cdf_files(i).name);
    
    % 将元胞数组中的所有元素转换为日期时间格式
    data = cellfun(@(x) datestr(x, 'yyyy-mm-dd HH:MM:SS.FFF'), data, 'UniformOutput', false);
    
    % 将日期时间格式的数据转换为数值数组
    data = cellfun(@str2double, data, 'UniformOutput', false);
    data = cell2mat(data);
    
    % 将数据保存为CSV文件
    csvwrite(fullfile('2001', [filename '.csv']), data);
end

在上述代码中，使用`cellfun`函数将读取到的元胞数组中的所有元素转换为日期时间格式，并使用`datestr`函数实现转换。然后，使用`cellfun`函数将日期时间格式的数据转换为`double`类型的数据。最后，使用`cell2mat`函数将转换后的数据保存为CSV文件。这样就可以避免上述错误了。

spark-shell 根据MySQL的shtd_industry库中MachineData表，根据以下要求转换：获取数据后，首先解析列MachineRecordData的数据（数据格式为xml，采用dom4j解析），并获取每条数据的主轴转速，主轴倍率，主轴负载，进给倍率，进给速度，PMC程序号，循环时间，运行时间，有效轴数，总加工个数，已使用内存，未使用内存，可用程序量，注册程序量等相关的值（若该条数据没有相关值，则设置默认值为0.0），同时转换machine_record_state字段的值，若值为报警，则填写1，否则填写0，将数据保存在dwd.fact_machine_learning_data，使用cli按照machine_record_id升序排序，查询dwd.fact_machine_learning_data前1条数据

好的，根据你的要求，可以编写以下代码实现：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.dom4j.DocumentHelper

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MachineDataTransform")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

// 读取MySQL中的MachineData表
val jdbcDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_industry")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "MachineData")
  .option("user", "root")
  .option("password", "root")
  .load()

// 定义UDF，用于解析xml数据并获取相关值
val parseXml = udf((xmlStr: String, tagName: String) => {
  try {
    val doc = DocumentHelper.parseText(xmlStr)
    val element = doc.getRootElement.element(tagName)
    if (element != null) element.getText.toDouble else 0.0
  } catch {
    case _: Throwable => 0.0
  }
})

// 对MachineRecordData列进行解析并获取相关值
val parsedDF = jdbcDF.withColumn("main_spindle_speed", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("main_spindle_speed")))
  .withColumn("main_spindle_rate", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("main_spindle_rate")))
  .withColumn("main_spindle_load", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("main_spindle_load")))
  .withColumn("feed_rate_rate", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("feed_rate_rate")))
  .withColumn("feed_rate", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("feed_rate")))
  .withColumn("pmc_program_no", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("pmc_program_no")))
  .withColumn("cycle_time", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("cycle_time")))
  .withColumn("run_time", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("run_time")))
  .withColumn("effective_axis_count", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("effective_axis_count")))
  .withColumn("total_machining_count", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("total_machining_count")))
  .withColumn("used_memory", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("used_memory")))
  .withColumn("unused_memory", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("unused_memory")))
  .withColumn("available_program_count", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("available_program_count")))
  .withColumn("registered_program_count", parseXml(col("MachineRecordData"), lit("registered_program_count")))
  .withColumn("machine_record_state", when(col("machine_record_state") === "报警", 1).otherwise(0))

// 保存数据到dwd.fact_machine_learning_data表中
parsedDF.select("machine_record_id", "main_spindle_speed", "main_spindle_rate", "main_spindle_load", "feed_rate_rate",
  "feed_rate", "pmc_program_no", "cycle_time", "run_time", "effective_axis_count", "total_machining_count",
  "used_memory", "unused_memory", "available_program_count", "registered_program_count", "machine_record_state")
  .write.mode("overwrite").insertInto("dwd.fact_machine_learning_data")

// 查询dwd.fact_machine_learning_data前1条数据
spark.sql("SELECT * FROM dwd.fact_machine_learning_data ORDER BY machine_record_id ASC LIMIT 1").show()

希望这个代码对你有帮助！