ALINK(三十二):特征工程(十一)特征选择(三)向量卡方选择器 (VectorChiSqSelectorBatchOp)

2021/6/19 0:03:04

本文主要是介绍ALINK(三十二):特征工程(十一)特征选择(三)向量卡方选择器 (VectorChiSqSelectorBatchOp),对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!

Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.feature.VectorChiSqSelectorBatchOp

Python 类名:VectorChiSqSelectorBatchOp

功能介绍

针对vector数据,进行特征筛选

参数说明

名称

中文名称

描述

类型

是否必须?

默认值

labelCol

标签列名

输入表中的标签列名

String

 

selectedCol

选中的列名

计算列对应的列名

String

 

selectorType

筛选类型

筛选类型,包含"NumTopFeatures","percentile", "fpr", "fdr", "fwe"五种。

String

 

"NumTopFeatures"

numTopFeatures

最大的p-value列个数

最大的p-value列个数, 默认值50

Integer

 

50

percentile

筛选的百分比

筛选的百分比,默认值0.1

Double

 

0.1

fpr

p value的阈值

p value的阈值,默认值0.05

Double

 

0.05

fdr

发现阈值

发现阈值, 默认值0.05

Double

 

0.05

fwe

错误率阈值

错误率阈值, 默认值0.05

Double

 

0.05

代码示例

Python 代码

无python接口

Java 代码

package javatest.com.alibaba.alink.batch.feature;
import org.apache.flink.types.Row;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.feature.VectorChiSqSelectorBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
public class VectorChiSqSelectorBatchOpTest {
  @Test
  public void testVectorChiSqSelectorBatchOp() throws Exception {
    Row[] testArray = new Row[] {
      Row.of(7, "0.0  0.0  18.0  1.0", 1.0),
      Row.of(8, "0.0  1.0  12.0  0.0", 0.0),
      Row.of(9, "1.0  0.0  15.0  0.1", 0.0),
    };
    String[] colNames = new String[] {"id", "features", "clicked"};
    MemSourceBatchOp source = new MemSourceBatchOp(Arrays.asList(testArray), colNames);
    VectorChiSqSelectorBatchOp test = new VectorChiSqSelectorBatchOp()
      .setSelectedCol("features")
      .setLabelCol("clicked");
    test.linkFrom(source);
    test.lazyPrintModelInfo();
    BatchOperator.execute();
  }
}

 

运行结果

------------------------- ChisqSelectorModelInfo -------------------------
Number of Selector Features: 4
Number of Features: 4
Type of Selector: NumTopFeatures
Number of Top Features: 50
Selector Indices: 
    |VectorIndex|ChiSquare|PValue| DF|Selected|
    |-----------|---------|------|---|--------|
    |          3|        3|0.2231|  2|    true|
    |          2|        3|0.2231|  2|    true|
    |          0|     0.75|0.3865|  1|    true|
    |          1|     0.75|0.3865|  1|    true|

 

 

 

 



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