Feature-Screening-Probleme in Algorithmen für maschinelles Lernen

Feature-Screening-Problem im maschinellen Lernalgorithmus

Im Bereich des maschinellen Lernens ist das Feature-Screening ein sehr wichtiges Problem. Sein Ziel besteht darin, aus einer großen Anzahl von Features die nützlichsten Features für die Vorhersageaufgabe auszuwählen. Durch das Feature-Screening können Abmessungen reduziert, die Rechenkomplexität verringert und die Genauigkeit und Interpretierbarkeit des Modells verbessert werden.

Es gibt viele Methoden zum Feature-Screening. Im Folgenden stellen wir drei häufig verwendete Feature-Screening-Methoden vor und geben entsprechende Codebeispiele.

1. Varianzschwellenwert

Varianzschwellenwert ist eine einfache und intuitive Methode zur Merkmalsauswahl, die die Bedeutung des Merkmals für die Zielvariable bewertet, indem die Varianz des Merkmals berechnet wird. Je kleiner die Varianz, desto geringer ist der Einfluss des Merkmals auf die Zielvariable und kann für eine Entfernung in Betracht gezogen werden.

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 创建特征矩阵
X = [[0, 2, 0, 3],
     [0, 1, 4, 3],
     [0, 1, 1, 3],
     [1, 2, 3, 5]]

# 创建方差筛选器
selector = VarianceThreshold(threshold=0.8)

# 应用筛选器
X_new = selector.fit_transform(X)

print(X_new)

Im obigen Codebeispiel haben wir zuerst eine 4x4-Feature-Matrix X und dann einen Varianzfilter erstellt. Indem wir den Schwellenwertparameter auf 0,8 setzen, behalten wir nur Features mit einer Varianz von mehr als 0,8 bei. Abschließend wenden wir den Filter an und drucken die gefilterte Feature-Matrix X_new.

2. Korrelationsbasierte Merkmalsauswahl

Die Korrelationskoeffizienten-Screeningmethode ist eine Merkmalsauswahlmethode, die auf der Korrelation zwischen Merkmalen und Zielvariablen basiert. Es verwendet den Pearson-Korrelationskoeffizienten, um die lineare Korrelation zwischen Merkmalen und Zielvariablen zu messen. Je größer der Absolutwert des Korrelationskoeffizienten ist, desto stärker ist die Korrelation zwischen dem Merkmal und der Zielvariablen und kann für die Beibehaltung berücksichtigt werden.

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression

# 创建特征矩阵和目标变量
X = pd.DataFrame([[1, -1, 2],
                  [2, 0, 0],
                  [0, 1, -1],
                  [0, 2, 3]])
y = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 创建相关系数筛选器
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=2)

# 应用筛选器
X_new = selector.fit_transform(X, y)

print(X_new)

Im obigen Codebeispiel haben wir zunächst eine 3x3-Feature-Matrix X und eine Zielvariable y mit 4 Werten erstellt. Anschließend wurde ein Korrelationskoeffizientenfilter erstellt, indem der Parameter „score_func“ auf „f_regression“ gesetzt wurde. Dies bedeutet, dass die Funktion „f_regression“ verwendet wird, um den Korrelationskoeffizienten zwischen dem Merkmal und der Zielvariablen zu berechnen. Abschließend wenden wir den Filter an und drucken die gefilterte Feature-Matrix X_new.

3. Modellbasierte Funktionsauswahl

Die modellbasierte Screening-Methode bewertet die Bedeutung von Funktionen durch Training eines überwachten Lernmodells und wählt die Funktionen aus, die für die Zielvariable am hilfreichsten sind. Zu den häufig verwendeten Modellen gehören Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Support-Vektor-Maschinen.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

# 创建特征矩阵和目标变量
X = [[0.87, -0.15, 0.67, 1.52],
    [0.50, -0.12, -0.23, 0.31],
    [0.14, 1.03, -2.08, -0.06],
    [-0.68, -0.64, 1.62, -0.36]]
y = [0, 1, 0, 1]

# 创建随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier()

# 创建基于模型的筛选器
selector = SelectFromModel(clf)

# 应用筛选器
X_new = selector.fit_transform(X, y)

print(X_new)

Im obigen Codebeispiel haben wir zunächst eine 4x4-Feature-Matrix X und eine Zielvariable y erstellt, die 4 Klassifizierungsbezeichnungen enthält. Anschließend wurde ein Random-Forest-Klassifikator und ein modellbasierter Filter erstellt. Abschließend wenden wir den Filter an und drucken die gefilterte Feature-Matrix X_new.

Feature-Screening ist ein wichtiges Thema bei maschinellen Lernalgorithmen. Durch rationales Auswählen und Screening von Features kann die Genauigkeit und Interpretierbarkeit des Modells verbessert werden. Die obigen Codebeispiele stellen Codebeispiele für drei häufig verwendete Feature-Screening-Methoden dar: Varianz-Screening-Methode, Korrelationskoeffizienten-Screening-Methode und modellbasierte Screening-Methode. Wir hoffen, den Lesern eine Referenz zum Verständnis und zur Anwendung des Feature-Screenings bereitzustellen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonFeature-Screening-Probleme in Algorithmen für maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!