Methoden und Schritte zur Funktionsauswahl von Scikit-Learn

Scikit-Learn ist eine häufig verwendete Python-Bibliothek für maschinelles Lernen, die viele Tools für maschinelle Lernaufgaben wie Datenvorverarbeitung, Funktionsauswahl, Modellauswahl und Bewertung bereitstellt. Die Merkmalsauswahl ist einer der Schlüsselschritte beim maschinellen Lernen. Sie kann die Komplexität des Modells verringern und die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern, wodurch die Leistung des Modells verbessert wird. Die Funktionsauswahl mit Scikit-Learn ist sehr einfach. Erstens können wir verschiedene statistische Methoden (wie Varianz, Korrelationskoeffizient usw.) verwenden, um die Bedeutung von Merkmalen zu bewerten. Zweitens bietet Scikit-Learn eine Reihe von Algorithmen zur Merkmalsauswahl, z. B. rekursive Merkmalseliminierung (RFE), baumbasierte Merkmalsauswahl usw. Mithilfe dieser Algorithmen können wir automatisch die relevantesten Funktionen auswählen. Abschließend können wir das Modell anhand der ausgewählten Features trainieren und auswerten. Durch die Verwendung von Scikit-Learn zur Funktionsauswahl können wir genauere und effizientere Modelle für maschinelles Lernen erhalten.

1. Einführung in die Feature-Auswahl

Beim maschinellen Lernen besteht die Feature-Auswahl darin, einige der relevantesten Features aus den Originaldaten auszuwählen, um die Modellkomplexität zu reduzieren und die Modellleistung zu verbessern. Das Ziel besteht darin, die minimale Anzahl von Features zu finden und gleichzeitig die Trennbarkeit und Vorhersageleistung des Datensatzes beizubehalten. Die Feature-Auswahl hilft, die folgenden Probleme zu lösen:

1 Erhöhen Sie die Generalisierungsfähigkeit des Modells: Die Feature-Auswahl kann Rauschen und redundante Features reduzieren und dadurch die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessern.

2. Trainingszeit reduzieren: Durch die Funktionsauswahl kann die Trainingszeit des Modells verkürzt werden, da das Modell nur die wichtigsten Funktionen lernen muss.

3. Verbessern Sie die Interpretierbarkeit des Modells: Die Merkmalsauswahl kann uns helfen zu verstehen, welche Merkmale für die Vorhersage des Modells am wichtigsten sind.

Feature-Auswahlmethoden können in drei Kategorien unterteilt werden:

1 Filtermethoden: Diese Methoden verwenden statistische oder informationstheoretische Methoden, um die Relevanz jedes Features zu bewerten und die relevantesten Features auszuwählen. Filtermethoden sind oft schnell, ignorieren jedoch möglicherweise Interaktionen zwischen Features.

2. Wrapping-Methoden: Diese Methoden nutzen die Leistung des Modells als Indikator für die Feature-Auswahl und versuchen, die optimale Feature-Teilmenge zu finden. Verpackungsmethoden sind im Allgemeinen genauer, aber zeitaufwändiger als Filtermethoden.

3. Einbettungsmethoden: Diese Methoden nutzen die Feature-Auswahl als Teil des Modells und wählen während des Lernprozesses die optimale Feature-Teilmenge aus. Einbettungsmethoden sind im Allgemeinen genauer als Filtermethoden, aber rechenintensiver.

In Scikit-Learn können wir verschiedene Methoden zur Funktionsauswahl verwenden, um die optimale Funktionsteilmenge auszuwählen.

2. Methoden zur Funktionsauswahl in Scikit-Learn

Scikit-Learn bietet viele Methoden zur Funktionsauswahl, einschließlich Filtermethoden, Verpackungsmethoden und Einbettungsmethoden. Im Folgenden werden einige häufig verwendete Methoden zur Funktionsauswahl vorgestellt.

1. Varianzauswahlmethode

Die Varianzauswahlmethode ist eine Filtermethode, die die Varianz jedes Merkmals bewertet und Merkmale mit hoher Varianz auswählt. Die Varianzauswahlmethode eignet sich gut für binäre oder numerische Merkmale, nicht jedoch für kategoriale Merkmale.

In Scikit-Learn können wir die VarianceThreshold-Klasse verwenden, um die Varianzauswahlmethode zu implementieren. Diese Klasse kann einen Varianzschwellenwert festlegen und nur Features beibehalten, deren Varianz größer als der Schwellenwert ist. Der folgende Code entfernt beispielsweise Features mit einer Varianz von weniger als 0,01:

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 创建方差选择器对象
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)

# 训练方差选择器并应用于数据
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train)

2. Methode der gegenseitigen Information

Die Methode der gegenseitigen Information ist eine Filtermethode, die die gegenseitigen Informationen zwischen jedem Feature und der Zielvariablen auswertet und diese auswählt mit Merkmalen hoher gegenseitiger Information. Die Methode der gegenseitigen Information eignet sich für kategoriale Merkmale oder numerische Merkmale.

In Scikit-Learn können wir die Funktionen „mutual_info_classif“ und „mutual_info_regression“ verwenden, um die gegenseitige Information von kategorialen Merkmalen und numerischen Merkmalen zu berechnen, wie zum Beispiel:

from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif,mutual_info_regression

# 计算数值特征的互信息
mi = mutual_info_regression(X_train, y_train)

# 计算分类特征的互信息
mi = mutual_info_classif(X_train, y_train)

Wir können Merkmale mit hoher gegenseitiger Information auswählen, wie zum Beispiel:

from sklearn.feature_selection import SelectKBest

# 创建互信息选择器对象
selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=10)

# 训练互信息选择器并应用于数据
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train, y_train)

Mit dem obigen Code werden die 10 Merkmale mit der höchsten gegenseitigen Information ausgewählt.

3. Rekursive Feature-Eliminierungsmethode

Die rekursive Feature-Eliminierungsmethode ist eine Wrapper-Methode, die die Leistung des Modells als Indikator für die Feature-Auswahl verwendet und versucht, die optimale Feature-Teilmenge zu finden. Die rekursive Merkmalseliminierung beginnt mit einem anfänglichen Satz von Merkmalen, verwendet das Modell zur Rangfolge der Merkmale und entfernt die unwichtigsten Merkmale, bis die gewünschte Anzahl von Merkmalen erreicht ist.

In Scikit-Learn können wir die RFECV-Klasse verwenden, um die rekursive Feature-Eliminierungsmethode zu implementieren. Diese Klasse kann ein Modell und eine Kreuzvalidierungsmethode einrichten und die rekursive Merkmalseliminierung verwenden, um die optimale Merkmalsteilmenge auszuwählen. Zum Beispiel:

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建递归特征消除器对象
estimator = LinearRegression()
selector = RFECV(estimator, cv=5)

# 训练递归特征消除器并应用于数据
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train, y_train)

Der obige Code verwendet ein lineares Regressionsmodell und eine 5-fache Kreuzvalidierungsmethode, um eine rekursive Merkmalseliminierung durchzuführen und die optimale Merkmalsteilmenge auszuwählen.

4.L1-Regularisierung

L1-Regularisierung ist eine Einbettungsmethode, die die L1-Norm als Regularisierungsterm verwendet, um Modellparameter zu bestrafen, wodurch die Komplexität des Modells verringert und nützliche Funktionen ausgewählt werden. In Scikit-Learn können wir das Lasso-Regressionsmodell verwenden, um die L1-Regularisierung zu implementieren und Features mit Koeffizienten ungleich Null auszuwählen. Zum Beispiel:

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建Lasso回归模型对象
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 训练Lasso模型并选择特征
lasso.fit(X_train, y_train)
X_train_selected = lasso.transform(X_train)

Der obige Code verwendet das Lasso-Regressionsmodell und den Regularisierungsparameter Alpha = 0,1 für die Merkmalsauswahl.

Scikit-Learn bietet viele Methoden zur Funktionsauswahl, einschließlich Filtermethoden, Wrapping-Methoden und Einbettungsmethoden. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und wir können die geeignete Methode basierend auf den Merkmalen des Datensatzes und den Anforderungen des Problems auswählen. In der Praxis kann uns die Funktionsauswahl dabei helfen, die Komplexität des Modells zu reduzieren, die Fähigkeit zur Modellverallgemeinerung zu verbessern, die Trainingszeit zu verkürzen und die Interpretierbarkeit des Modells zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMethoden und Schritte zur Funktionsauswahl von Scikit-Learn. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!