三种特征选择方法及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）_spark mllib java demo

来源：http://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53413728

VectorSlicer

算法介绍：

        VectorSlicer是一个转换器输入特征向量，输出原始特征向量子集。VectorSlicer接收带有特定索引的向量列，通过对这些索引的值进行筛选得到新的向量集。可接受如下两种索引

1.整数索引，setIndices()。

2.字符串索引代表向量中特征的名字，此类要求向量列有AttributeGroup，因为该工具根据Attribute来匹配名字字段。

指定整数或者字符串类型都是可以的。另外，同时使用整数索引和字符串名字也是可以的。不允许使用重复的特征，所以所选的索引或者名字必须是没有独一的。注意如果使用名字特征，当遇到空值的时候将会报错。

    输出将会首先按照所选的数字索引排序（按输入顺序），其次按名字排序（按输入顺序）。

示例：
假设我们有一个DataFrame含有userFeatures列：

userFeatures

------------------

 [0.0, 10.0, 0.5]

userFeatures是一个向量列包含3个用户特征。假设userFeatures的第一列全为0，我们希望删除它并且只选择后两项。我们可以通过索引setIndices(1,2)来选择后两项并产生一个新的features列：

userFeatures     | features

------------------|-----------------------------

 [0.0, 10.0, 0.5] | [10.0, 0.5]

假设我们还有如同["f1","f2", "f3"]的属性，那可以通过名字setNames("f2","f3")的形式来选择：

userFeatures     | features

------------------|-----------------------------

 [0.0, 10.0, 0.5] | [10.0, 0.5]

 ["f1", "f2","f3"] | ["f2", "f3"]

调用示例：

Scala：

Java：

Python：

RFormula

算法介绍：

       RFormula通过R模型公式来选择列。支持R操作中的部分操作，包括‘~’, ‘.’, ‘:’, ‘+’以及‘-‘，基本操作如下：

1. ~分隔目标和对象

2. +合并对象，“+ 0”意味着删除空格

3. :交互（数值相乘，类别二值化）

4. . 除了目标外的全部列

假设a和b为两列：

1. y ~ a + b表示模型y ~ w0 + w1 * a +w2 * b其中w0为截距，w1和w2为相关系数。

2. y ~a + b + a:b – 1表示模型y ~ w1* a + w2 * b + w3 * a * b，其中w1，w2，w3是相关系数。

RFormula产生一个向量特征列以及一个double或者字符串标签列。如果类别列是字符串类型，它将通过StringIndexer转换为double类型。如果标签列不存在，则输出中将通过规定的响应变量创造一个标签列。

示例：

假设我们有一个DataFrame含有id,country, hour和clicked四列：

id | country |hour | clicked

---|---------|------|---------

 7 | "US"    | 18  | 1.0

 8 | "CA"    | 12  | 0.0

 9 | "NZ"    | 15  | 0.0

如果我们使用RFormula公式clicked ~ country+ hour，则表明我们希望基于country和hour预测clicked，通过转换我们可以得到如下DataFrame：

id | country |hour | clicked | features         | label

---|---------|------|---------|------------------|-------

 7 | "US"    | 18  | 1.0     | [0.0, 0.0, 18.0] | 1.0

 8 | "CA"    | 12  | 0.0     | [0.0, 1.0, 12.0] | 0.0

 9 | "NZ"    | 15  | 0.0     | [1.0, 0.0, 15.0] | 0.0

调用示例：

Scala：

Java：

Python：

ChiSqSelector

算法介绍：

       ChiSqSelector代表卡方特征选择。它适用于带有类别特征的标签数据。ChiSqSelector根据类别的独立卡方2检验来对特征排序，然后选取类别标签主要依赖的特征。它类似于选取最有预测能力的特征。

示例：

假设我们有一个DataFrame含有id,features和clicked三列，其中clicked为需要预测的目标：

id | features              | clicked

---|-----------------------|---------

 7 | [0.0, 0.0, 18.0, 1.0] | 1.0

 8 | [0.0, 1.0, 12.0, 0.0] | 0.0

 9 | [1.0, 0.0, 15.0, 0.1] | 0.0

如果我们使用ChiSqSelector并设置numTopFeatures为1，根据标签clicked，features中最后一列将会是最有用特征：

id | features              | clicked | selectedFeatures

---|-----------------------|---------|------------------

 7 | [0.0, 0.0, 18.0, 1.0] | 1.0     | [1.0]

 8 | [0.0, 1.0, 12.0, 0.0] | 0.0     | [0.0]

 9 | [1.0, 0.0, 15.0, 0.1] | 0.0     | [0.1]

调用示例：

Scala：

Java：

Python：