基于随机森林的特征变量选择python代码随机森林挑选主要变量

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mob64ca13f9e726 2024-01-08 21:41:00

摘要：在随机森林介绍中提到了随机森林一个重要特征：能够计算单个特征变量的重要性。并且这一特征在很多方面能够得到应用,例如在银行贷款业务中能否正确的评估一个企业的信用度,关系到是否能够有效地回收贷款。但是信用评估模型的数据特征有很多,其中不乏有很多噪音,所以需要计算出每一个特征的重要性并对这些特征进行一个排序,进而可以从所有特征中选择出重要性靠前的特征。

一：特征重要性

在随机森林中某个特征X的重要性的计算方法如下：

1：对于随机森林中的每一颗决策树,使用相应的OOB(袋外数据)数据来计算它的袋外数据误差,记为errOOB1.

2: 随机地对袋外数据OOB所有样本的特征X加入噪声干扰(就可以随机的改变样本在特征X处的值),再次计算它的袋外数据误差,记为errOOB2.

3：假设随机森林中有Ntree棵树,那么对于特征X的重要性=∑(errOOB2-errOOB1)/Ntree,之所以可以用这个表达式来作为相应特征的重要性的度量值是因为：若给某个特征随机加入噪声之后,袋外的准确率大幅度降低,则说明这个特征对于样本的分类结果影响很大,也就是说它的重要程度比较高。

二：特征选择

在论文 Variable Selection using Random Forests中详细的论述了基于随机森林的特征选择方法,这里我们进行一些回顾。

首先特征选择的目标有两个：

1：找到与应变量高度相关的特征变量。

2：选择出数目较少的特征变量并且能够充分的预测应变量的结果。

其次一般特征选择的步骤为：

1：初步估计和排序

a)对随机森林中的特征变量按照VI（Variable Importance）降序排序。
b)确定删除比例,从当前的特征变量中剔除相应比例不重要的指标，从而得到一个新的特征集。
c)用新的特征集建立新的随机森林,并计算特征集中每个特征的VI,并排序。
d)重复以上步骤,直到剩下m个特征。

2：根据1中得到的每个特征集和它们建立起来的随机森林,计算对应的袋外误差率(OOB err),将袋外误差率最低的特征集作为最后选定的特征集。

随机森林具有准确率高、鲁棒性好、易于使用等优点，这使得它成为了目前最流行的机器学习算法之一。随机森林提供了两种特征选择的方法：mean decrease impurity和mean decrease accuracy。

平均不纯度减少----mean decrease impurity

随机森林由多个决策树构成。决策树中的每一个节点都是关于某个特征的条件，为的是将数据集按照不同的响应变量一分为二。利用不纯度可以确定节点（最优条件），对于分类问题，通常采用基尼不纯度或者信息增益，对于回归问题，通常采用的是方差或者最小二乘拟合。当训练决策树的时候，可以计算出每个特征减少了多少树的不纯度。对于一个决策树森林来说，可以算出每个特征平均减少了多少不纯度，并把它平均减少的不纯度作为特征选择的值。

使用基于不纯度的方法的时候，要记住：1、这种方法存在偏向，对具有更多类别的变量会更有利（ID3）；2、对于存在关联的多个特征，其中任意一个都可以作为指示器（优秀的特征），并且一旦某个特征被选择之后，其他特征的重要度就会急剧下降，因为不纯度已经被选中的那个特征降下来了，其他的特征就很难再降低那么多不纯度了，这样一来，只有先被选中的那个特征重要度很高，其他的关联特征重要度往往较低。在理解数据时，这就会造成误解，导致错误的认为先被选中的特征是很重要的，而其余的特征是不重要的，但实际上这些特征对响应变量的作用确实非常接近的（这跟Lasso是很像的）。

特征随机选择方法稍微缓解了这个问题，但总的来说并没有完全解决。