Scikit-Learn 기능 선택 방법 및 단계

Scikit-Learn은 데이터 전처리, 기능 선택, 모델 선택 및 평가와 같은 기계 학습 작업을 위한 많은 도구를 제공하는 일반적으로 사용되는 Python 기계 학습 라이브러리입니다. 특징 선택은 기계 학습의 핵심 단계 중 하나입니다. 모델의 복잡성을 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시켜 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. Scikit-Learn을 사용하면 기능 선택이 매우 간단합니다. 첫째, 다양한 통계 방법(분산, 상관계수 등)을 사용하여 특징의 중요성을 평가할 수 있습니다. 둘째, Scikit-Learn은 RFE(재귀적 특징 제거), 트리 기반 특징 선택 등과 같은 일련의 특징 선택 알고리즘을 제공합니다. 이러한 알고리즘은 가장 관련성이 높은 기능을 자동으로 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로 선택한 기능을 사용하여 모델을 학습하고 평가할 수 있습니다. 기능 선택을 위해 Scikit-Learn을 사용하면 보다 정확하고 효율적인 기계 학습 모델을 얻을 수 있습니다.

1. 특징 선택 소개

머신러닝에서 특징 선택은 모델 복잡성을 줄이고 모델 성능을 향상시키기 위해 원본 데이터에서 가장 관련성이 높은 특징 중 일부를 선택하는 것입니다. 목표는 데이터 세트의 분리성과 예측 성능을 유지하면서 최소한의 기능 수를 찾는 것입니다. 특징 선택은 다음 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

1. 모델의 일반화 능력 향상: 특징 선택은 노이즈와 중복되는 특징을 줄여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

2. 훈련 시간 단축: 모델은 가장 중요한 특성만 학습하면 되므로 특성 선택을 통해 모델의 훈련 시간을 줄일 수 있습니다.

3. 모델의 해석성 향상: 특성 선택은 모델 예측에 가장 중요한 특성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

특징 선택 방법은 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

1. 필터링 방법: 이 방법은 통계 또는 정보 이론 방법을 사용하여 각 기능의 관련성을 평가하고 가장 관련성이 높은 기능을 선택합니다. 필터링 방법은 빠른 경우가 많지만 기능 간의 상호 작용을 무시할 수 있습니다.

2. 래핑 방법: 이 방법은 모델의 성능을 특성 선택의 지표로 사용하고 최적의 특성 하위 집합을 찾으려고 합니다. 포장 방법은 일반적으로 필터링 방법보다 더 정확하지만 시간이 더 많이 걸립니다.

3. 임베딩 방법: 이 방법은 모델의 일부로 기능 선택을 사용하고 학습 과정에서 최적의 기능 하위 집합을 선택합니다. 임베딩 방법은 일반적으로 필터링 방법보다 더 정확하지만 계산 비용이 더 많이 듭니다.

Scikit-Learn에서는 다양한 기능 선택 방법을 사용하여 최적의 기능 하위 집합을 선택할 수 있습니다.

2. Scikit-Learn의 특징 선택 방법

Scikit-Learn은 필터링 방법, 패키징 방법 및 임베딩 방법을 포함한 다양한 기능 선택 방법을 제공합니다. 일반적으로 사용되는 일부 기능 선택 방법은 아래에 소개됩니다.

1. 분산 선택 방법

분산 선택 방법은 각 특성의 분산을 평가하여 분산이 높은 특성을 선택하는 필터링 방법입니다. 분산 선택 방법은 이진 또는 숫자 특성에 적합하지만 범주형 특성에는 적합하지 않습니다.

Scikit-Learn에서는 VarianceThreshold 클래스를 사용하여 분산 선택 방법을 구현할 수 있습니다. 이 클래스는 분산 임계값을 설정하고 분산이 임계값보다 큰 기능만 유지할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 분산이 0.01보다 작은 특성을 제거합니다.

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. 상호 정보 방법

상호 정보 방법은 각 특성과 대상 변수 간의 상호 정보를 평가하고 이를 선택하는 필터링 방법입니다. 상호정보가 높은 특징을 가지고 있습니다. 상호정보 방법은 범주형 특성이나 수치형 특성에 적합합니다.

Scikit-Learn에서는 Mutual_info_classif 및 Mutual_info_regression 함수를 사용하여 범주형 특성과 수치 특성의 상호 정보를 계산할 수 있습니다. 예:

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)

상호 정보가 높은 특성을 선택할 수 있습니다. 예:

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)

위의 코드에서는 상호 정보가 가장 높은 10개의 특성이 선택됩니다.

3. 재귀적 특징 제거 방법

재귀적 특징 제거 방법은 모델의 성능을 특징 선택의 지표로 사용하고 최적의 특징 부분 집합을 찾으려고 시도하는 래퍼 방법입니다. 재귀적 특징 제거는 초기 특징 세트로 시작하고, 모델을 사용하여 특징의 순위를 매기고, 원하는 특징 수에 도달할 때까지 가장 중요하지 않은 특징을 제거합니다.

Scikit-Learn에서는 RFECV 클래스를 사용하여 재귀적 특징 제거 방법을 구현할 수 있습니다. 이 클래스는 모델 및 교차 검증 방법을 설정하고 재귀적 기능 제거를 사용하여 최적의 기능 하위 집합을 선택할 수 있습니다. 예:

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)

위 코드는 선형 회귀 모델과 5겹 교차 검증 방법을 사용하여 재귀적 특징 제거를 수행하고 최적의 특징 하위 집합을 선택합니다.

4.L1 정규화

L1 정규화는 L1 표준을 정규화 용어로 사용하여 모델 매개변수에 페널티를 적용함으로써 모델 복잡성을 줄이고 유용한 기능을 선택하는 임베딩 방법입니다. Scikit-Learn에서는 Lasso 회귀 모델을 사용하여 L1 정규화를 구현하고 계수가 0이 아닌 기능을 선택할 수 있습니다. 예:

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)

위 코드는 기능 선택을 위해 Lasso 회귀 모델과 정규화 매개변수 alpha=0.1을 사용합니다.

Scikit-Learn은 필터링 방법, 래핑 방법, 임베딩 방법을 포함한 다양한 기능 선택 방법을 제공합니다. 각 방법에는 장단점이 있으며 데이터 세트의 특성과 문제의 요구 사항에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. 실제로 특징 선택은 모델 복잡성을 줄이고, 모델 일반화 능력을 향상시키며, 훈련 시간을 단축하고, 모델 해석성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

위 내용은 Scikit-Learn 기능 선택 방법 및 단계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!