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Extracting,transforming和selectingfeatures的使用方法是什么

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Table of Contents

  • Feature Extractors 特征提取

    • TF-IDF

    • Word2Vec

    • CountVectorizer

  • Feature Transformers 特征变换

    • Tokenizer 分词器

    • StopWordsRemover 停用字清除

    • nn-gram

    • Binarizer 二元化方法

    • PCA 主成成分分析

    • PolynomialExpansion 多项式扩展

    • Discrete Cosine Transform (DCT-离散余弦变换) 

    • StringIndexer 字符串-索引变换

    • IndexToString 索引-字符串变换

    • OneHotEncoder 独热编码

    • VectorIndexer 向量类型索引化

    • Interaction 

    • Normalizer 范数p-norm规范化

    • StandardScaler  标准化  基于特征矩阵的列，将属性值转换至服从正态分布

    • MinMaxScaler  最大-最小归一化[0,1]

    • MaxAbsScaler 绝对值归一化[-1,1]

    • Bucketizer  分箱器

    • ElementwiseProduct Hadamard乘积

    • SQLTransformer SQL变换

    • VectorAssembler 特征向量合并

    • QuantileDiscretizer 分位数离散化

    • Imputer

  • Feature Selectors  特征选择

    • VectorSlicer 向量选择

    • RFormula R模型公式

    • ChiSqSelector 卡方特征选择

  • Locality Sensitive Hashing  局部哈希敏感

    • Bucketed Random Projection for Euclidean Distance   欧式距离分桶随机投影

    • MinHash for Jaccard Distance 杰卡德距离

    • Feature Transformation   特征转换

    • Approximate Similarity Join   近似相似联接

    • Approximate Nearest Neighbor Search   近似最近邻搜索

    • LSH Operations

    • LSH Algorithms

Feature Extractors

TF-IDF

词频－逆向文件频率（TF-IDF）是一种特征向量化方法，广泛用于文本挖掘中，以反映词语对语料库中文档的重要性。 用tt表示词语，用dd表示文档，用DD表示语料库。 词语频率TF(t,d)TF(t,d)是词语tt在文档dd中出现的次数，而文档频率DF(t,D)DF(t,D)是包含词语的文档数量 tt。 如果我们仅使用词语频率来衡量重要性，则很容易过分强调那些经常出现但几乎没有有关文档信息的词语，e.g. “a”, “the”, and “of”。 如果一个词语在整个语料库中经常出现，则表示该词语不包含有关特定文档的重要信息。 反向文档频率是一个词语提供多少信息的数字度量：

IDF(t,D)=log|D|+1DF(t,D)+1,

D 是语料库中文档的总数。由于使用了log函数，如果某个词语出现在所有文档中，则其IDF值将变为0。加1是为了避免分母为0的情况。TF-IDF 度量值表示如下：

TFIDF(t,d,D)=TF(t,d)⋅IDF(t,D).

 在 MLlib ，TF-IDF被分成两部分：TF 和 IDF，这样会更灵活。

Extracting, transforming和selecting features的使用方法是什么

TF: HashingTF和CountVectorizer都可以用来生成词语频率向量。.
HashingTF是一个转换器，它接受词条并将这些术语集转换为固定长度的特征向量。在文本处理中，一个词袋模型。HashingTF utilizes the hashing trick.原始特征使用hash 函数映射成为索引。这里hash函数是MurmurHash 3。然后根据映射的索引计算词频。这种方法避免了需要计算一个全局 term-to-index 地图，在映射大量语料库时需要花费更长的时间。但是存在的哈希冲突，即哈希后，不同的原始特征可能会是同一个词。为了减少碰撞的机会，我们可以增加特征维度，i.e., 提高hash表的桶数。由于使用了简单的模将哈希函数转换为列索引，建议使用2的幂作为特征维，否则，要素将不会均匀地映射到列。默认的特征维度是218=262,144218=262,144。可选的binary toggle parameter控制项频率计数。设置为true时，所有非零频率计数都设置为1。这对于模拟二进制计数而非整数计数的离散概率模型特别有用。

将文本文档转换为词语计数的向量。 有关更多详细信息，请参考 CountVectorizer。.

IDF: IDF是一个Estimator，在一个数据集上应用它的fit（）方法，产生一个IDFModel。 该IDFModel 接收特征向量（由HashingTF产生），然后计算每一个词在文档中出现的频次。IDF会减少那些在语料库中出现频率较高的词的权重。 

Note: spark.ml没有提供文本分割工具。 We refer users to the Stanford NLP Group and scalanlp/chalk.

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