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特征选择:嵌入法---《菜菜机器学习笔记》

嵌入法:

1、概念

嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性,可以列出各个特征对树的建立的贡献,我们就可以基于这种贡献的评估,找出对模型建立最有用的特征。因此相比于过滤法,嵌入法的结果会更加精确到模型的效用本身,对于提高模型效力有更好的效果。并且,由于考虑特征对模型的贡献,因此无关的特征(需要相关性过滤的特征)和无区分度的特征(需要方差过滤的特征)都会因为缺乏对模型的贡献而被删除掉,可谓是过滤法的进化版。
然而,嵌入法也不是没有缺点。
过滤法中使用的统计量可以使用统计知识和常识来查找范围(如p值应当低于显著性水平0.05),而嵌入法中使用的权值系数却没有这样的范围可找—— 我们可以说,权值系数为0的特征对模型丝毫没有作用,但当大量特征都对模型有贡献且贡献不一时,我们就很难去界定一个有效的临界值。这种情况下,模型权值系数就是我们的超参数,我们或许需要学习曲线,或者根据模型本身的某些性质去判断这个超参数的最佳值究竟应该是多少。
另外,嵌入法引入了算法来挑选特征,因此其计算速度也会和应用的算法有很大的关系。如果采用计算量很大,计算缓慢的算法,嵌入法本身也会非常耗时耗力。并且,在选择完毕之后,我们还是需要自己来评估模型。

2、嵌入法挑选特征模型
feature_selection.SelectFromModel

class sklearn.feature_selection.SelectFromModel (estimator, threshold=None, prefit=False, norm_order=1,max_features=None)

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RFC
RFC_ = RFC(n_estimators =10,random_state=0) #先随机森林的实例化
X_embedded = SelectFromModel(RFC_,threshold=0.005).fit_transform(X,y)#
#在这里我只想取出来有限的特征。0.005这个阈值对于有780个特征的数据来说,是非常高的阈值
#因为平均每个特征只能够分到大约0.001的feature_importances_
X_embedded.shape #(42000,47)
#模型的维度明显被降低了

#同样的,我们也可以画学习曲线来找最佳阈值
#======【TIME WARNING:10 mins】======#
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
threshold = np.linspace(0,(RFC_.fit(X,y).feature_importances_).max(),20)
#0到feature_importances_最大值平均取20个
score = []
for i in threshold:
	X_embedded = SelectFromModel(RFC_,threshold=i).fit_transform(X,y)
	once = cross_val_score(RFC_,X_embedded,y,cv=5).mean()
	score.append(once)
plt.plot(threshold,score)
plt.show()

 挑选一个threshold=0.00067来验证一下模型的效果,特征个数瞬间缩小到324多,这比我们在方差过滤的时候选择中位数过滤出来的结果392列要小,并且交叉验证分数0.9399高于方差过滤后的结果0.9388,这是由于嵌入法比方差过滤更具体到模型的表现的缘故,换一个算法,使用同样的阈值,效果可能就没有这么好了。
和其他调参一样,我们可以在第一条学习曲线后选定一个范围,使用细化的学习曲线来找到最佳值,和上述写法一样,可以自己去写
 

 


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