机器学习中特征选择技术的全面解析 - 构建优化模型的关键

作为一名使用Python的数据科学家，理解特征选择在构建机器学习模型中的重要性至关重要。在实际的数据科学问题中，数据集中所有变量都用于构建模型的情况几乎很少见。添加冗余变量会降低模型的泛化能力，也可能降低分类器的整体准确性。此外，向模型添加更多变量会增加模型的整体复杂性。

根据奥卡姆剃刀定律，对问题的最佳解释是涉及最少假设的解释。因此，特征选择成为构建机器学习模型不可或缺的一部分。

学习目标

1. 理解特征选择的重要性
2. 熟悉不同的特征选择技术
3. 在实践中应用特征选择技术并评估性能

什么是机器学习中的特征选择？

特征选择技术的目标是找到最佳的特征集，以构建所研究现象的优化模型。

特征选择技术的分类

特征选择技术可以大致分为以下几类：

监督技术

这些技术可用于标记数据，并识别相关特征以提高分类和回归等监督模型的效率。例如：线性回归、决策树、支持向量机等。

无监督技术

这些技术可用于未标记的数据。例如：K均值聚类、主成分分析、层次聚类等。从分类学的角度来看，这些技术分为过滤法、包装法、嵌入法和混合法。

特征选择方法的类型

过滤法

过滤法通过单变量统计量而不是交叉验证性能来选取特征的内在属性。这些方法比包装法更快且计算成本更低。在处理高维数据时，使用过滤法计算成本更低。

包装法

包装法需要某种方法来搜索所有可能的特征子集空间，通过学习和评估具有该特征子集的分类器来评估其质量。特征选择过程基于我们试图在给定数据集上拟合的特定机器学习算法。它通过评估所有可能的特征组合来遵循贪婪搜索方法。包装法通常比过滤法具有更好的预测准确性。

嵌入法

这些方法结合了包装法和过滤法的优点，通过包括特征的交互但保持合理的计算成本。嵌入方法是迭代的，在模型训练过程的每次迭代中仔细提取对训练贡献最大的特征。

特征选择技术的实施

信息增益

信息增益计算数据集转换后熵的减少量。它可以通过评估每个变量在目标变量上下文中的信息增益来用于特征选择。

卡方检验

卡方检验用于数据集中的分类特征。我们计算每个特征与目标之间的卡方，并选择具有最佳卡方分数的所需数量的特征。

费舍尔得分

费舍尔得分是最广泛使用的监督特征选择方法之一。我们将使用的算法返回基于费舍尔得分的变量排名，我们可以根据情况选择变量。

相关系数

相关系数是两个或多个变量之间线性关系的度量。通过相关性，我们可以从一个变量预测另一个变量。使用相关性进行特征选择的逻辑是，好的变量与目标高度相关。此外，变量应与目标相关但彼此之间不相关。

方差阈值

方差阈值是特征选择的简单基线方法。它删除所有方差不符合某些阈值的特征。默认情况下，它删除所有零方差特征，即在所有样本中具有相同值的特征。我们假设具有较高方差的特征可能包含更多有用信息，但请注意，我们没有考虑特征变量之间或特征与目标变量之间的关系，这是过滤法的缺点之一。

平均绝对差（MAD）

平均绝对差（MAD）计算与平均值的绝对差。MAD与方差的主要区别在于后者没有平方。MAD与方差一样，也是一个缩放变量。这意味着MAD越高，判别力越高。

离散比率

另一种离散度量应用算术平均（AM）和几何平均（GM）。对于给定的（正）特征Xi在n个模式上，AM和GM分别给出；由于AMi ≥ GMi，当且仅当Xi1 = Xi2 = …. = Xin时，等式成立，则比率Ri可以用作离散度量。较高的离散意味着Ri的值较高，因此特征更相关。相反，当所有特征样本具有（大致）相同的值时，Ri接近1，表示低相关性特征。

结论

我们讨论了几种特征选择技术。我们有意省略了特征提取技术，如主成分分析、奇异值分解、线性判别分析等。这些方法有助于减少数据的维度或减少变量数量，同时保留数据的方差。

除了上述方法外，还有许多其他特征选择方法。也有使用过滤和包装技术的混合方法。如果你想探索更多关于特征选择技术的内容，我认为‘Feature Selection for Data and Pattern Recognition’by Urszula Stańczyk和Lakhmi C. Jain是很好的综合阅读材料。

关键要点

1. 理解特征选择和特征工程在构建机器学习模型中的重要性。
2. 熟悉不同的特征选择技术，包括监督技术（信息增益、卡方检验、费舍尔得分、相关系数）、无监督技术（方差阈值、平均绝对差、离散比率）及其分类（过滤法、包装法、嵌入法、混合法）。
3. 通过实施评估特征选择技术的性能。

常见问题

Q1. 什么是特征选择方法？
A. 特征选择方法是机器学习中的一种技术，涉及从原始集中选择相关特征的子集，以提高模型性能、可解释性和效率。

Q2. 什么是特征选择原则？
A. 特征选择原则集中在识别和保留信息量最大的特征，同时消除冗余或不相关的特征。这种优化旨在提高模型的准确性和效率。

Q3. PCA用于特征选择吗？
A. 不，PCA（主成分分析）主要是一种降维技术，而不是特征选择方法。虽然它减少了特征，但它不考虑单个特征对预测的重要性。

Q4. 特征选择的典型步骤是什么？
A. 特征选择的典型步骤包括理解数据集和问题，选择相关的特征选择方法，评估特征重要性，选择特征子集，以及评估和验证具有所选特征的模型性能。