ChiSqSelector - Real Features - Spark

Question

私はSpark 1.6でNBモデル​​を構築し、ChiSqSelectorを使用してトップフィーチャを識別しています。私は合計7つの機能を持ち、トップ3を探しています。プロセスは正常に実行されますが、どのようにしてトップフィーチャとして評価された実際の機能を特定しますか？データは分類されているので、実際の入力列に出力をマップすることはできません。

val chidata = cat_recs.map(r => (r.getDouble(targetInd), Vectors.dense(featuresidx.map(r.getDouble(_)).toArray))).toDF("target","features") 
val sel = new ChiSqSelector().setNumTopFeatures(3).setFeaturesCol("features").setLabelCol("target").setOutputCol("selectedFeatuers") 
val chiresult = sel.fit(chidata).transform(chidata) 

出力

scala> chiresult.foreach(println) 
[1.0,[0.0,2.0,0.0,5.0,7.0,5.0,1.0],[0.0,5.0,7.0]] 
[1.0,[4.0,3.0,0.0,5.0,7.0,5.0,1.0],[0.0,5.0,7.0]] 
[0.0,[3.0,2.0,0.0,5.0,7.0,5.0,3.0],[0.0,5.0,7.0]] 
[1.0,[1.0,2.0,0.0,1.0,7.0,5.0,2.0],[0.0,1.0,7.0]] 
[1.0,[0.0,2.0,0.0,1.0,7.0,5.0,3.0],[0.0,1.0,7.0]] 

構造である - ターゲット：ダブル、機能：ベクター、selectedFeatures：上記からのベクトル は、最初の行の例を取ることができ

[1.0,[0.0,2.0,0.0,5.0,7.0,5.0,1.0],[0.0,5.0,7.0]] 

どのようにして0.0を識別し、selectedFeaturesで参照していますか、5行目と同様です。

あなたの例では..

おかげ

バラ

Answer 1

を助けてください：

[1.0,[0.0,2.0,0.0,5.0,7.0,5.0,1.0],[0.0,5.0,7.0]] 

最後の列[0.0,5.0,7.0]が、この場合には2を備え、選択した機能の値を表し、 3および4（0から数えて）。将来の指標を抽出するには

val model = sel.fit(chidata) 
val importantFeatures = model.selectedFeatures