Utiliser des classificateurs d'arbre de décision pour déterminer les méthodes de sélection des fonctionnalités clés dans l'ensemble de données

Le classificateur d'arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé basé sur une structure arborescente. Il divise l'ensemble de données en plusieurs unités de prise de décision, chaque unité correspondant à un ensemble de conditions de caractéristiques et à une valeur de sortie prédite. Dans la tâche de classification, le classificateur d'arbre de décision construit un modèle d'arbre de décision en apprenant la relation entre les caractéristiques et les étiquettes dans l'ensemble de données d'apprentissage, et classe les nouveaux échantillons selon les valeurs de sortie prédites correspondantes. Dans ce processus, la sélection des fonctionnalités importantes est cruciale. Cet article explique comment utiliser un classificateur d'arbre de décision pour sélectionner des fonctionnalités importantes dans un ensemble de données.

1. L'importance de la sélection des caractéristiques

La sélection des caractéristiques est de sélectionner les caractéristiques les plus représentatives de l'ensemble de données d'origine afin de prédire la variable cible avec plus de précision. Dans les applications pratiques, il peut y avoir de nombreuses fonctionnalités redondantes ou non pertinentes, qui interféreront avec le processus d'apprentissage du modèle et entraîneront une diminution de la capacité de généralisation du modèle. Par conséquent, la sélection d’un ensemble de fonctionnalités les plus représentatives peut améliorer efficacement les performances du modèle et réduire le risque de surajustement.

2. Utilisez le classificateur d'arbre de décision pour la sélection des fonctionnalités

Le classificateur d'arbre de décision est un classificateur basé sur une structure arborescente. Il utilise le gain d'informations pour évaluer l'importance des fonctionnalités. Plus le gain d’informations est important, plus l’impact de la fonctionnalité sur le résultat de la classification est important. Par conséquent, dans le classificateur d’arbre de décision, les caractéristiques présentant un gain d’informations plus important sont sélectionnées pour la classification. Les étapes de sélection des fonctionnalités sont les suivantes :

1. Calculez le gain d'informations de chaque fonctionnalité

Le gain d'informations fait référence au degré d'influence des fonctionnalités sur les résultats de classification, qui peut être mesuré par entropie. Plus l'entropie est petite, plus la pureté de l'ensemble de données est élevée, ce qui signifie plus l'impact des caractéristiques sur la classification est grand. Dans le classificateur d'arbre de décision, le gain d'informations de chaque fonctionnalité peut être calculé à l'aide de la formule :

operatorname{Gain}(F)=operatorname{Ent}(S) -sum_{vinoperatorname{Values}(F)}frac { left|S_{v}right|}{|S|}operatorname{Ent}left(S_{v}right)

où, Operatorname{Ent}(S) représente l'entropie de l'ensemble de données S, left| S_{ v}right| représente l'ensemble d'échantillons dont la valeur est v pour la fonctionnalité F, et Operatorname{Ent}left(S_{v}right) représente l'entropie de l'ensemble d'échantillons dont la valeur est v. Plus le gain d’informations est important, plus l’impact de cette fonctionnalité sur les résultats de classification est important.

2. Sélectionnez la fonctionnalité avec le plus grand gain d'informations

Après avoir calculé le gain d'informations de chaque fonctionnalité, sélectionnez la fonctionnalité avec le plus grand gain d'informations comme fonctionnalité divisée du classificateur. L'ensemble de données est ensuite divisé en plusieurs sous-ensembles en fonction de cette fonctionnalité, et les étapes ci-dessus sont effectuées de manière récursive sur chaque sous-ensemble jusqu'à ce que la condition d'arrêt soit remplie.

3. Condition d'arrêt

• Le processus de construction récursive d'un arbre de décision par le classificateur d'arbre de décision doit remplir la condition d'arrêt. Il existe généralement les situations suivantes :
• L'ensemble d'échantillons est vide ou contient uniquement. une catégorie d'échantillons, la collection d'échantillons est divisée en nœuds feuilles.
• Le gain d'informations de toutes les fonctionnalités est inférieur à un certain seuil et l'ensemble d'échantillons est divisé en nœuds feuilles.
• Lorsque la profondeur de l'arbre atteint la valeur maximale prédéfinie, l'ensemble d'échantillons est divisé en nœuds feuilles.

4. Évitez le surajustement

Lors de la construction d'un arbre de décision, afin d'éviter le surajustement, la technologie d'élagage peut être utilisée. L'élagage fait référence à l'élagage de l'arbre de décision généré et à la suppression de certaines branches inutiles pour atteindre l'objectif de réduire la complexité du modèle et d'améliorer la capacité de généralisation. Les méthodes de taille couramment utilisées comprennent la pré-taille et la post-taille.

Le pré-élagage signifie évaluer chaque nœud pendant le processus de génération de l'arbre de décision. Si la division du nœud actuel ne peut pas améliorer les performances du modèle, la division sera arrêtée et le nœud sera défini comme nœud feuille. L’avantage de la pré-taille est qu’elle est simple à calculer, mais l’inconvénient est qu’elle est facile à sous-ajuster.

La post-élagage fait référence à l'élagage de l'arbre de décision généré une fois l'arbre de décision généré. La méthode spécifique consiste à remplacer certains nœuds de l'arbre de décision par des nœuds feuilles et à calculer les performances du modèle après élagage. Si les performances du modèle ne diminuent pas mais augmentent après l'élagage, le modèle élagué sera conservé. L’avantage du post-élagage est qu’il peut réduire le surapprentissage, mais l’inconvénient est une grande complexité de calcul.

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