java spark 实现spark.ml.feature.ChiSqSelector功能,最后打印出筛选结果和被筛选出的列名?

时间: 2024-03-17 10:43:56 浏览: 20
好的,可以使用以下代码来实现: ```java import org.apache.spark.ml.feature.ChiSqSelector; import org.apache.spark.ml.feature.ChiSqSelectorModel; import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler; import org.apache.spark.ml.linalg.Vector; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.functions; public class ChiSqSelectorExample { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName("ChiSqSelectorExample") .master("local[*]") .getOrCreate(); // 读取数据集 Dataset<Row> data = spark.read().format("csv") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load("data.csv"); // 将特征列组装成一个向量列 VectorAssembler assembler = new VectorAssembler() .setInputCols(new String[]{"col1", "col2", "col3"}) .setOutputCol("features"); Dataset<Row> df = assembler.transform(data).select("features", "label"); // 运行 ChiSqSelector ChiSqSelector selector = new ChiSqSelector() .setNumTopFeatures(2) .setFeaturesCol("features") .setLabelCol("label") .setOutputCol("selectedFeatures"); ChiSqSelectorModel selectorModel = selector.fit(df); Dataset<Row> result = selectorModel.transform(df); // 打印筛选结果和被筛选出的列名 Vector selectedFeatures = selectorModel.selectedFeatures(); String[] inputCols = assembler.getInputCols(); String[] selectedCols = new String[selectedFeatures.size()]; for (int i = 0; i < selectedFeatures.size(); i++) { int index = (int) selectedFeatures.apply(i); selectedCols[i] = inputCols[index]; } System.out.println("Selected columns: " + String.join(",", selectedCols)); result.show(); } } ``` 其中,`data.csv` 是数据集文件,需要替换成实际的数据集文件名;`col1`、`col2`、`col3` 是数据集中的特征列名,需要替换成实际的特征列名;`label` 是数据集中的标签列名,需要替换成实际的标签列名。运行程序后,会输出选择的特征列名和筛选结果。

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