Spark 2.1.0 入门:特征选取–卡方选择器(Python版)

大数据学习路线图

【版权声明】博客内容由厦门大学数据库实验室拥有版权,未经允许,请勿转载!
返回Spark教程首页

特征选择(Feature Selection)指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征,组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在高维数据分析中十分常用,可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征,提升学习器的性能。

特征选择方法和分类方法一样,也主要分为有监督(Supervised)和无监督(Unsupervised)两种,卡方选择则是统计学上常用的一种有监督特征选择方法,它通过对特征和真实标签之间进行卡方检验,来判断该特征和真实标签的关联程度,进而确定是否对其进行选择。

和ML库中的大多数学习方法一样,ML中的卡方选择也是以estimator+transformer的形式出现的,其主要由ChiSqSelector和ChiSqSelectorModel两个类来实现。

在进行实验前,首先进行环境的设置。引入卡方选择器所需要使用的类:

from pyspark.ml.feature import ChiSqSelector
from pyspark.ml.linalg import Vectors

默认名为spark的SparkSession已经创建。

随后,创造实验数据,这是一个具有三个样本,四个特征维度的数据集,标签有1,0两种,我们将在此数据集上进行卡方选择:

df = spark.createDataFrame([
    (7, Vectors.dense([0.0, 0.0, 18.0, 1.0]), 1.0,),
    (8, Vectors.dense([0.0, 1.0, 12.0, 0.0]), 0.0,),
    (9, Vectors.dense([1.0, 0.0, 15.0, 0.1]), 0.0,)], ["id", "features", "clicked"])

现在,用卡方选择进行特征选择器的训练,为了观察地更明显,我们设置只选择和标签关联性最强的一个特征可以通过numTopFeatures参数方法进行设置):

selector = ChiSqSelector(numTopFeatures=1, featuresCol="features",
                         outputCol="selectedFeatures", labelCol="clicked")

用训练出的模型对原数据集进行处理,可以看见,第三列特征被选出作为最有用的特征列:

result = selector.fit(df).transform(df)
result.show()