特征选择(Feature Selection)
- 1、引言
- 2、特征选择(Feature Selection)
- 2.1 定义
- 2.2 应用场景
- 2.3 实现方式
- 2.3.1 过滤法(Filter Methods)
- 2.3.2 包装法(Wrapper Methods)
- 2.3.3 过嵌入法(Embedded Methods)
- 2.4 代码示例
- 3、总结
1、引言
在机器学习中,特征选择(Feature Selection)是一种降维技术,旨在从原始特征中选择出最有价值的特征子集,以提高模型的性能。
接下来,我们将深入了解特征选择。
2、特征选择(Feature Selection)
2.1 定义
特征选择是指在构建机器学习模型时,从给定的特征集合中选出对模型预测性能贡献最大的一部分特征,而不是使用全部特征。
这样做的目的是减少数据的维度,提高模型的训练效率,降低过拟合的风险,并可能提高模型的泛化能力。
2.2 应用场景
- 高维数据处理:当数据集具有大量特征时(如文本分类、基因数据分析),特征选择有助于降低计算复杂度。
- 提升模型性能:通过去除无关或冗余特征,提高模型的预测准确率。
- 数据可解释性:选出关键特征后,模型的决策过程更容易被理解。
2.3 实现方式
特征选择的实现方式主要分为三类:
- 过滤法(Filter Methods)
- 包装法(Wrapper Methods)
- 嵌入法(Embedded Methods)。
接下来详细聊一聊 。
2.3.1 过滤法(Filter Methods)
- 过滤方法(Filter Methods):这类方法先对数据集进行特征选择,然后再训练学习器。它们根据特征的统计性质来选择特征,如相关系数、卡方检验等。
- 常见的过滤法包括:
- 方差选择法:选择方差大于某阈值的特征。
- 相关系数法:计算特征与目标变量之间的相关系数,选择相关系数大于某阈值的特征。
- 卡方检验:用于分类任务,检验非负特征和输出之间的关系。
- 互信息法:计算特征与目标变量之间的互信息,选择互信息大于某阈值的特征。
2.3.2 包装法(Wrapper Methods)
- 包装方法(Wrapper Methods):这类方法将特征选择过程和模型训练过程结合起来。它们通过选择一组特征并训练模型,根据模型的性能来评价这组特征的好坏。
2.3.3 过嵌入法(Embedded Methods)
- 嵌入方法(Embedded Methods):这类方法在模型训练过程中进行特征选择,如Lasso回归。
2.4 代码示例
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time : 2024-05-22
# @Author : Carl_DJ
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 设定方差阈值
threshold = 0.8 * (X.var().min())
# 创建方差选择法对象
sel = VarianceThreshold(threshold=(threshold ** 2))
# 选择特征
X_new = sel.fit_transform(X)
# 输出选择后的特征数量
print('原始特征数量:', X.shape[1])
print('选择后的特征数量:', X_new.shape[1])
# 查看被移除的特征索引
print('被移除的特征索引:', np.where(sel.get_support(indices=False) == False)[0])
3、总结
特征选择是机器学习中的一个重要步骤,它通过选择最相关的特征子集来简化模型、提高模型的性能。
在实际应用中,我们可以根据数据的特点和需求选择合适的特征选择方法。
常见的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。
通过合理的特征选择,我们可以有效地降低数据维度、提高模型的泛化能力。
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