离散值特征分析_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

本文为您介绍Designer提供的离散值特征分析。

离散值特征分析统计离散特征的分布情况。包括gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等指标。计算每个离散值对应的gini，entropy，计算单列对应的gini gain，information gain，information gain ratio。

gini index：
entropy：

组件配置

您可以使用以下任意一种方式，配置离散值特征分析组件参数。

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面配置组件参数。

参数	描述
特征列	用来表现训练样本数据特征的列。
标签列	标签字段。
稀疏矩阵	当输入表数据为稀疏格式时，需要设置KV格式的特征。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见SQL脚本。

PAI
-name enum_feature_selection
-project algo_public
-DinputTableName=enumfeautreselection_input
-DlabelColName=label
-DfeatureColNames=col0,col1
-DenableSparse=false
-DoutputCntTableName=enumfeautreselection_output_cntTable
-DoutputValueTableName=enumfeautreselection_output_valuetable
-DoutputEnumValueTableName=enumfeautreselection_output_enumvaluetable;

参数名称	是否必选	描述	默认值
inputTableName	是	输入表的名称。	无
inputTablePartitions	否	输入表中，参与训练的分区。系统支持以下格式： Partition_name=value name1=value1/name2=value2：多级分区说明指定多个分区时，分区之间使用英文逗号（,）分隔。	默认选择全表
featureColNames	否	输入表中，用于训练的特征列名。	无
labelColName	否	输入表中，标签列的名称。	无
enableSparse	否	输入数据是否为稀疏格式，取值范围为{true,false}。	false
kvFeatureColNames	否	KV格式的特征。	默认选择全表
kvDelimiter	否	当输入表数据为稀疏格式时，key和value之间的分隔符。	英文冒号（:）
itemDelimiter	否	当输入表数据为稀疏格式时，KV对之间的分隔符。	英文逗号（,）
outputCntTableName	否	输出离散特征的枚举值分布数表。	不涉及
outputValueTableName	否	输出离散特征的gini、entropy表。	不涉及
outputEnumValueTableName	否	输出离散特征枚举值gini、entropy表。	不涉及
lifecycle	否	表的生命周期。	无
coreNum	否	计算的核心数，取值范围为正整数。	系统自动分配
memSizePerCore	否	每个核心的内存，取值范围为1 MB~65536 MB。	系统自动分配

示例

使用如下SQL语句，生成输入数据。

drop table if exists enum_feature_selection_test_input;
create table enum_feature_selection_test_input
as
select
    *
from
(
    select
        '00' as col_string,
        1 as col_bigint,
        0.0 as col_double
    
    union all
        select
            cast(null as string) as col_string,
            0 as col_bigint,
            0.0 as col_double
        
    union all
        select
            '01' as col_string,
            0 as col_bigint,
            1.0 as col_double
        
    union all
        select
            '01' as col_string,
            1 as col_bigint,
            cast(null as double) as col_double
        
    union all
        select
            '01' as col_string,
            1 as col_bigint,
            1.0 as col_double
        
    union all
        select
            '00' as col_string,
            0 as col_bigint,
            0.0 as col_double
        
) tmp;

输入数据如下所示。

+------------+------------+------------+
| col_string | col_bigint | col_double |
+------------+------------+------------+
| 01         | 1          | 1.0        |
| 01         | 0          | 1.0        |
| 01         | 1          | NULL       |
| NULL       | 0          | 0.0        |
| 00         | 1          | 0.0        |
| 00         | 0          | 0.0        |
+------------+------------+------------+

PAI命令方式

运行命令

drop table if exists enum_feature_selection_test_input_enum_value_output;
drop table if exists enum_feature_selection_test_input_cnt_output;
drop table if exists enum_feature_selection_test_input_value_output;
PAI -name enum_feature_selection -project algo_public -DitemDelimiter=":" -Dlifecycle="28" -DoutputValueTableName="enum_feature_selection_test_input_value_output" -DkvDelimiter="," -DlabelColName="col_bigint" -DfeatureColNames="col_double,col_string" -DoutputEnumValueTableName="enum_feature_selection_test_input_enum_value_output" -DenableSparse="false" -DinputTableName="enum_feature_selection_test_input" -DoutputCntTableName="enum_feature_selection_test_input_cnt_output";

运行结果

enum_feature_selection_test_input_cnt_output

+------------+------------+------------+------------+
| colname    | colvalue   | labelvalue | cnt        |
+------------+------------+------------+------------+
| col_double | NULL       | 1          | 1          |
| col_double | 0          | 0          | 2          |
| col_double | 0          | 1          | 1          |
| col_double | 1          | 0          | 1          |
| col_double | 1          | 1          | 1          |
| col_string | NULL       | 0          | 1          |
| col_string | 00         | 0          | 1          |
| col_string | 00         | 1          | 1          |
| col_string | 01         | 0          | 1          |
| col_string | 01         | 1          | 2          |
+------------+------------+------------+------------+

enum_feature_selection_test_input_value_output

+------------+------------+------------+------------+------------+---------------+
| colname    | gini       | entropy    | infogain   | ginigain   | infogainratio |
+------------+------------+------------+------------+------------+---------------+
| col_double | 0.3888888888888889 | 0.792481250360578 | 0.20751874963942196 | 0.1111111111111111 | 0.14221913160264427 |
| col_string | 0.38888888888888884 | 0.792481250360578 | 0.20751874963942196 | 0.11111111111111116 | 0.14221913160264427 |
+------------+------------+------------+------------+------------+---------------+

enum_feature_selection_test_input_enum_value_output

+------------+------------+------------+------------+
| colname    | colvalue   | gini       | entropy    |
+------------+------------+------------+------------+
| col_double | NULL       | 0.0        | 0.0        |
| col_double | 0          | 0.22222222222222224 | 0.4591479170272448 |
| col_double | 1          | 0.16666666666666666 | 0.3333333333333333 |
| col_string | NULL       | 0.0        | 0.0        |
| col_string | 00         | 0.16666666666666666 | 0.3333333333333333 |
| col_string | 01         | 0.2222222222222222 | 0.4591479170272448 |
+------------+------------+------------+------------+