Spark MLlib 特征工程系列—特征选择UnivariateFeatureSelector

Spark MLlib 特征工程系列—特征选择UnivariateFeatureSelector

UnivariateFeatureSelector 是 Spark MLlib 提供的一种特征选择器，它基于单变量统计方法来筛选特征。该选择器在进行特征选择时，会对每个特征独立地进行统计检验，并根据指定的评分标准（如方差、卡方、F值、互信息等）选择出最相关的特征。这种方法特别适用于分类或回归任务中的高维数据集。

1. 原理

UnivariateFeatureSelector 的核心思想是根据单变量统计方法来评估每个特征的重要性。所谓“单变量”，是指每次仅考虑一个特征与目标变量之间的关系，而不考虑特征之间的相互作用。这种方法通过对每个特征进行统计测试或评分，并根据测试结果选择得分最高的特征。

在 Spark 中，UnivariateFeatureSelector 提供了三种常见的评分方法：

1. 方差（Variance）：用于回归任务，通过计算每个特征的方差来选择重要特征。方差越大，表示特征在样本中的变化越大，更可能对模型有贡献。

2. 卡方检验（Chi-Square Test）：适用于分类任务，常用于离散型数据，选择与目标变量最相关的特征。

3. F 值检验（ANOVA F-Test）：适用于分类任务，常用于连续型数据，评估特征与类别标签之间的线性关系。

2. 使用场景与输入与输出数据类型

UnivariateFeatureSelector 适用于以下场景：

• 分类任务：通过卡方检验或 F 值检验选择与类别标签相关性较强的特征。
• 回归任务：通过方差选择变化较大的特征，这些特征通常对回归模型有较大的影响。
• 高维数据处理：在特征数量较多的情况下，可以使用 UnivariateFeatureSelector 减少特征维度，保留对模型最重要的特征。

输入数据类型

• 特征列类型：Vector（通常为稀疏向量或密集向量）
• 目标列类型：标签列（label），通常为整数或类别标签

输出数据类型

• 输出特征列类型：Vector，包含筛选后的重要特征

3. 代码示例

以下是一个使用 UnivariateFeatureSelector 的 Scala 代码示例。该示例展示了如何根据卡方检验选择分类任务中的重要特征。

import org.apache.spark.ml.feature.{
   UnivariateFeatureSelector, UnivariateFeatureSelectorModel}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.{
   SparkSession
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