Введение

В области машинного обучения и анализа данных решающую роль играют методы выбора признаков и уменьшения размерности. Эти методы направлены на повышение производительности моделей за счет выбора соответствующих функций и уменьшения количества измерений в наборе данных. В этой статье мы рассмотрим различные методы выбора признаков и уменьшения размерности, а также обсудим их важность для повышения эффективности и действенности анализа данных. Мы также предоставим примеры кода, чтобы продемонстрировать, как эти методы могут быть реализованы на практике.

1. Что такое выбор функций?

Выбор признаков — это процесс выбора подмножества соответствующих признаков из большего набора признаков в наборе данных. Цель состоит в том, чтобы определить наиболее информативные и отличительные признаки, которые вносят значительный вклад в прогностическую силу модели. Выбрав правильный набор функций, мы можем повысить точность модели, уменьшить переоснащение и улучшить интерпретируемость.

2. Важность выбора функций

Выбор признаков дает несколько преимуществ при анализе данных:

  • Улучшенная производительность модели. Выбирая только релевантные функции, мы можем сосредоточить внимание модели на наиболее информативных аспектах данных, что приводит к повышению эффективности прогнозирования.
  • Уменьшение переобучения.Наборы данных большой размерности с множеством нерелевантных признаков могут привести к переобучению, когда модель изучает шум или ложные закономерности. Выбор функций смягчает эту проблему, удаляя ненужные функции.
  • Улучшенная интерпретируемость. Сокращенный набор функций упрощает интерпретацию и понимание основных факторов, влияющих на прогнозы модели.

3. Общие методы выбора признаков

Существует три основных типа методов выбора признаков:

3.1 Методы фильтрации

Методы фильтрации ранжируют объекты на основе статистических показателей или эвристических показателей. Эти методы оценивают актуальность каждой функции независимо от алгоритма обучения. К популярным методам фильтрации относятся:

  • Выбор функций на основе корреляции (CFS):оценивает корреляцию между функциями и целевой переменной.
  • Прирост информации: измеряет снижение энтропии или примеси после включения определенной функции.

3.2 Методы обертки

Методы-оболочки оценивают подмножества функций путем обучения и тестирования конкретной модели машинного обучения. Они оценивают производительность модели с различными подмножествами функций, чтобы определить оптимальный набор функций. Примеры методов-оболочек включают:

  • Рекурсивное исключение функций (RFE). Начинается со всех функций и рекурсивно удаляет наименее важные.
  • Генетические алгоритмы (ГА):использует эволюционный алгоритм для поиска оптимального подмножества функций.

3.3 Встроенные методы

Встроенные методы включают выбор признаков в самом процессе обучения модели. Модель автоматически выбирает наиболее релевантные функции при изучении закономерностей в данных. Общие встроенные методы:

  • Регуляризация L1 (лассо):вводит штрафной член в функцию потерь, поощряя разреженность весов признаков.
  • Важность функций на основе дерева: анализирует важность функций на основе их вклада в модель дерева решений.

4. Что такое уменьшение размерности?

Уменьшение размерности относится к методам, которые преобразуют многомерный набор данных в низкоразмерное представление, сохраняя при этом его основную структуру и характеристики. Цель состоит в том, чтобы уменьшить вычислительную сложность, улучшить визуализацию и устранить избыточные или зашумленные функции.

5. Преимущества уменьшения размерности

Снижение размерности дает несколько преимуществ:

  • Повышенная эффективность вычислений. Уменьшение количества измерений упрощает представление данных и ускоряет процесс обучения и вывода.
  • Улучшенная визуализация. Сокращая набор данных до двух или трех измерений, мы можем более эффективно визуализировать и исследовать данные.
  • Удаление шума и выбросов.Методы уменьшения размерности могут помочь отфильтровать зашумленные функции или выбросы, которые могут негативно повлиять на производительность модели.

6. Популярные методы уменьшения размерности

Давайте рассмотрим три широко используемых метода уменьшения размерности:

6.1 Анализ главных компонентов (АПК)

PCA — это метод уменьшения линейной размерности, который идентифицирует в данных новый набор ортогональных осей, называемых главными компонентами. Эти компоненты охватывают максимальную дисперсию в наборе данных. PCA широко используется для визуализации многомерных данных и их сжатия без значительной потери информации.

6.2 Линейный дискриминантный анализ (LDA)

LDA — это контролируемый метод уменьшения размерности, обычно используемый в задачах классификации. Он направлен на максимизацию разделимости между различными классами путем нахождения проекции, которая максимизирует разброс между классами и минимизирует разброс внутри классов.

6.3 t-SNE (встраивание t-распределенных стохастических соседей)

t-SNE — это метод нелинейного уменьшения размерности, известный своей способностью сохранять локальную структуру данных. Это особенно полезно для визуализации сложных наборов данных в двух или трех измерениях, когда близость точек отражает их сходство.

7. Выбор признаков и уменьшение размерности

Хотя и выбор функций, и уменьшение размерности направлены на сокращение количества функций, они различаются по своему подходу:

  • Выбор функций:выбирает подмножество соответствующих функций, сохраняя исходное пространство функций нетронутым. Основное внимание уделяется выявлению наиболее информативных признаков для моделирования.
  • Уменьшение размерности. Проецирует данные в пространство меньшего размера путем преобразования пространства признаков. Цель состоит в том, чтобы создать сжатое представление, отражающее суть исходных данных.

8. Реализация методов выбора функций и уменьшения размерности в Python

Чтобы реализовать методы выбора признаков и уменьшения размерности в наборе данных Iris с помощью Seaborn, нам сначала нужно загрузить набор данных с помощью встроенной функции Seaborn load_dataset. Вот пример того, как вы можете это сделать:

import seaborn as sns
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
from sklearn.decomposition import PCA

# Load the Iris dataset from seaborn
iris_data = sns.load_dataset('iris')
X = iris_data.drop('species', axis=1)
y = iris_data['species']

# 1. Feature Selection with SelectKBest and chi2
# Apply feature selection
selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=2)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

# Print the selected features
selected_features = selector.get_support(indices=True)
print("Selected features:", selected_features)

# 2. Dimensionality Reduction with PCA
# Apply PCA for dimensionality reduction
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

# Print the explained variance ratio
print("Explained variance ratio:", pca.explained_variance_ratio_)

# Print the transformed data after dimensionality reduction
print("Transformed data after PCA:")
print(X_pca)

В приведенном выше коде мы импортируем Seaborn sns и загружаем набор данных Iris, используя load_dataset('iris'). Затем мы разделяем функции (X) и целевую переменную (y).

Далее применяем две техники:

  1. Выбор функций: мы используем класс SelectKBest с функцией оценки chi2, чтобы выбрать две лучшие функции из набора данных. Метод fit_transform используется для преобразования данных, чтобы они включали только выбранные объекты.
  2. Уменьшение размерности: мы используем класс PCA для выполнения анализа основных компонентов (PCA) для уменьшения размерности. Мы указываем n_components=2, чтобы уменьшить данные до двух измерений. Метод fit_transform используется для соответствующего преобразования данных.

Наконец, мы печатаем выбранные функции, объясненный коэффициент дисперсии (для PCA) и преобразованные данные после уменьшения размерности.

Заключение

Методы выбора признаков и уменьшения размерности являются важными инструментами в области машинного обучения и анализа данных. Они позволяют нам извлекать релевантную информацию из многомерных наборов данных, улучшать производительность модели и получать представление о базовых шаблонах данных. Выбрав подходящую технику и правильно ее внедрив, мы можем оптимизировать наши модели и делать более точные прогнозы.

Давайте вместе отправимся в это увлекательное путешествие и раскроем всю мощь данных!

Если вы нашли эту статью интересной, ваша поддержка в следующих шагах поможет мне поделиться знаниями с другими:

👏 Дайте статье 50 аплодисментов

💻 Подпишитесь на меня в Твиттере

📚 Читать больше статей на Медиуме| Блогер| Линкедин|

🔗 Присоединяйтесь к социальным сетям |Github| Линкедин| Каггле| Блогер