属性排名

组件介绍

**“属性排名”（Rank）**控件可计算分类或回归数据集中特征属性的排名信息。

**“属性排名”（Rank）**控件会计算特征属性不同指标的数值，用户可根据指标数值判断特征属性与目标属性的关联性，最终选择与目标属性关联性强的特征属性。

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• 输入：
  • data：数据集
  • scr（0个或多个）：属性评分页面的模型，如线性/逻辑回归，随机森林，随机梯度下降等
• 输出：
  • data：包含选中属性的数据集（用户需要进行选择相关属性的操作）
  • scs：属性评分

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页面介绍

点击**“属性排名”（Rank）**控件查看参数配置页面，如下图所示：

点击**“详细配置”**按钮，可查看各属性排名：

警告

获取属性信息的逻辑如下：

1. 优先解析直接上游组件的输出结果，需要您先将上游组件运行成功
2. 如1不满足，将会追溯源头的File、SQL Table等加载数据的属性信息

若属性信息获取错误，可通过重置控件重新获取。

参数选项

选项	说明	取值范围	样例值
分类评分	分类评分的各种方法：   Infomation Gain：预期的信息量   Gain Ratio：信息增益和属性内在信息的比率，减少了信息增益中出现的多值特征的偏差   Gini：频率分布值之间的不等式   ANOVA：不同类别的一般属性的平均值之差   Chi2：以卡方统计为依据的一般属性与分类属性之间的依存关系   ReliefF：属性区分相似数据实例的类别的能力   FCBF（Fast Correlation Based Filter）：基于熵的度量，也识别由于属性之间的成对相关而导致的冗余。	Infomation Gain Gain Ratio Gini ANOVA Chi2 ReliefF FCBF	Gini
回归评分	回归评分的各种方法： Univariate Linear Regression：一元线性回归 RReliefF：属性区分相似数据实例的类别的能力	Univariate Linear Regression RReliefF	RReliefF
选择属性输出	以何种方式选择需要的属性	全选 手动选择 分数排名	手动选择

使用案例

在下图所示的案例中，使用**“加载文件”（File）控件加载数据，通过“查看数据”（Data Table）控件查看加载数据的信息，同时使用“属性排名”（Rank）控件查看各属性的评分并选择需要的属性，之后通过“查看数据”（Data Table）**控件查看处理后的数据集以及各属性评分。

案例中加载 iris 数据集，选择属性【sepal length】和属性【petal length】。案例中控件的配置以及执行结果如下图所示。