SparkML实践6：特征选择器FeatureSelectors

本节介绍了用于处理特征的算法，大致可以分为以下几组：

• 提取（Extraction）：从“原始”数据中提取特征。
• 转换（Transformation）：缩放、转换或修改特征。
• 选择（Selection）：选择最相关或最信息丰富的特征。

本节主要讨论选择器，其主要作用是筛选出更有用的特征，以便在建模过程中降低噪声，提高训练和预测的速度和准确性。Spark ML中的选择器包括：

• 特征选择器（FeatureSelectors）：将特征子集选择为建模算法的输入，主要包括过滤式特征选择和嵌入式特征选择；
• 特征转换器（FeatureTransformers）：将原始特征转换为新特征。

过滤式特征选择

过滤式特征选择是基于特征本身的属性来评估特征的重要性，常用的方法包括：

• 基于卡方检验：计算特征与目标变量之间的相关性，选择相关性较高的特征。
• 基于互信息：计算特征与目标变量之间的互信息，选择互信息较高的特征。
• 基于方差：选择具有较高方差的特征，因为高方差的特征往往具有较大的信息量。
• 基于L1正则化：通过L1正则化惩罚项来选择特征，系数较大的特征往往更重要。

过滤式特征选择简单高效，但它只考虑了特征与目标变量之间的关系，而没有考虑特征之间的相关性。因此，过滤式特征选择可能会选择出冗余的特征，从而影响模型的性能。

嵌入式特征选择

嵌入式特征选择将特征选择过程嵌入到建模算法中，在训练模型的同时进行特征选择。常用的嵌入式特征选择方法包括：

• L1正则化：通过L1正则化惩罚项来选择特征，系数较大的特征往往更重要。
• L2正则化：通过L2正则化惩罚项来选择特征，系数较小的特征往往更重要。
• 树模型：树模型在训练过程中会自动进行特征选择，重要性较高的特征会被选为决策节点。
• 随机森林：随机森林通过构建多个决策树来进行特征选择，重要性较高的特征会被选为多个决策树的决策节点。

嵌入式特征选择比过滤式特征选择更复杂，但它可以同时考虑特征与目标变量之间的关系和特征之间的相关性，从而选择出更优的特征子集。

特征转换器

特征转换器将原始特征转换为新特征，常用的特征转换器包括：

• 标准化：将特征值转换为均值为0，标准差为1的分布。
• 归一化：将特征值转换为0到1之间的分布。
• 独热编码：将分类特征转换为0-1哑变量。
• 对数转换：对特征值进行对数转换，可以降低异常值的影响。
• 平方根转换：对特征值进行平方根转换，可以降低非线性关系的影响。

特征转换器可以帮助我们改善数据的分布，降低异常值的影响，提高模型的性能。

结论

特征选择和特征转换是机器学习中非常重要的两个步骤，可以帮助我们选择出更优的特征子集，提高模型的性能。Spark ML提供了丰富的选择器和转换器，我们可以根据具体的任务和数据特点来选择合适的算法。