Java 类名：com.alibaba.alink.pipeline.feature.CrossCandidateSelector
Python 类名：CrossCandidateSelector
从交叉特征候选集中，根据评估指标进行选择。
| 名称 | 中文名称 | 描述 | 类型 | 是否必须？ | 取值范围 | 默认值 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| crossFeatureNumber | 特征个数 | 特征个数 | Integer | ✓ | ||
| featureCandidates | 特征候选集 | 特征候选集 | String[] | ✓ | ||
| labelCol | 标签列名 | 输入表中的标签列名 | String | ✓ | ||
| outputCol | 输出结果列列名 | 输出结果列列名，必选 | String | ✓ | ||
| selectedCols | 选择的列名 | 计算列对应的列名列表 | String[] | ✓ | ||
| appendOriginalData | 是否输出原数据 | 是否输出原数据 | Boolean | true | ||
| categoricalCols | 离散特征列名 | 离散特征列名 | String[] | |||
| discreteThresholds | 离散个数阈值 | 离散个数阈值，低于该阈值的离散样本将不会单独成一个组别。 | Integer | -2147483648 | ||
| discreteThresholdsArray | 离散个数阈值数组 | 离散个数阈值，每一列对应数组中一个元素。 | Integer[] | null | ||
| fixCoefs | 固定的模型参数 | 固定的模型参数 | Boolean | false | ||
| fraction | 采样比例 | 采样比例 | Double | 0.0 <= x <= 1.0 | 0.8 | |
| kCross | k折 | k折 | Integer | x >= 1 | 1 | |
| maxSearchStep | 特征组合搜索步数 | 特征组合搜索步数 | Integer | 2 | ||
| modelFilePath | 模型的文件路径 | 模型的文件路径 | String | null | ||
| outputFormat | 输出格式 | 输出格式 | String | “Dense”, “Sparse”, “Word” | “Sparse” | |
| overwriteSink | 是否覆写已有数据 | 是否覆写已有数据 | Boolean | false | ||
| reservedCols | 算法保留列名 | 算法保留列 | String[] | null | ||
| modelStreamFilePath | 模型流的文件路径 | 模型流的文件路径 | String | null | ||
| modelStreamScanInterval | 扫描模型路径的时间间隔 | 描模型路径的时间间隔，单位秒 | Integer | 10 | ||
| modelStreamStartTime | 模型流的起始时间 | 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式，详见Timestamp.valueOf(String s) | String | null |