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（文末有福利）

簡(jiǎn)? 介：

據(jù)《福布斯》報(bào)道，每天大約會(huì)有 250 萬(wàn)字節(jié)的數(shù)據(jù)被產(chǎn)生。然后，可以使用數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便提供分析和作出預(yù)測(cè)。盡管在大多數(shù)情況下，在開(kāi)始任何統(tǒng)計(jì)分析之前，需要先對(duì)最初收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。有許多不同的原因?qū)е滦枰M(jìn)行預(yù)處理分析，例如：

收集的數(shù)據(jù)格式不對(duì)（如 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)、JSON、CSV 等）
缺失值和異常值
標(biāo)準(zhǔn)化
減少數(shù)據(jù)集中存在的固有噪聲（部分存儲(chǔ)數(shù)據(jù)可能已損壞）
數(shù)據(jù)集中的某些功能可能無(wú)法收集任何信息以供分析

在本文中，我將介紹如何使用 python 減少 kaggle Mushroom Classification 數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量。本文中使用的所有代碼在?kaggle 和我的?github 帳號(hào)上都有。

減少統(tǒng)計(jì)分析期間要使用的特征的數(shù)量可能會(huì)帶來(lái)一些好處，例如：

提高精度
降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)
加快訓(xùn)練速度
改進(jìn)數(shù)據(jù)可視化
增加我們模型的可解釋性

事實(shí)上，統(tǒng)計(jì)上證明，當(dāng)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，存在針對(duì)每個(gè)特定任務(wù)應(yīng)該使用的最佳數(shù)量的特征（圖 1）。如果添加的特征比必要的特征多，那么我們的模型性能將下降（因?yàn)樘砑恿嗽肼暎Ｕ嬲奶魬?zhàn)是找出哪些特征是最佳的使用特征（這實(shí)際上取決于我們提供的數(shù)據(jù)量和我們正在努力實(shí)現(xiàn)的任務(wù)的復(fù)雜性）。這就是特征選擇技術(shù)能夠幫到我們的地方！

圖 1：分類(lèi)器性能和維度之間的關(guān)系

特征選擇

有許多不同的方法可用于特征選擇。其中最重要的是：

1.過(guò)濾方法=過(guò)濾我們的數(shù)據(jù)集，只取包含所有相關(guān)特征的子集（例如，使用 Pearson 相關(guān)的相關(guān)矩陣）。

2.遵循過(guò)濾方法的相同目標(biāo)，但使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型作為其評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)（例如，向前/向后/雙向/遞歸特征消除）。我們將一些特征輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型，評(píng)估它們的性能，然后決定是否添加或刪除特征以提高精度。因此，這種方法可以比濾波更精確，但計(jì)算成本更高。

3.嵌入方法。與過(guò)濾方法一樣，嵌入方法也使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這兩種方法的區(qū)別在于，嵌入的方法檢查 ML 模型的不同訓(xùn)練迭代，然后根據(jù)每個(gè)特征對(duì) ML 模型訓(xùn)練的貢獻(xiàn)程度對(duì)每個(gè)特征的重要性進(jìn)行排序。

圖 2：過(guò)濾器、包裝器和嵌入式方法表示 [3]

實(shí)踐

在本文中，我將使用 Mushroom Classification 數(shù)據(jù)集，通過(guò)查看給定的特征來(lái)嘗試預(yù)測(cè)蘑菇是否有毒。在這樣做的同時(shí)，我們將嘗試不同的特征消除技術(shù)，看看它們會(huì)如何影響訓(xùn)練時(shí)間和模型整體的精度。

首先，我們需要導(dǎo)入所有必需的庫(kù)。

我們將在本例中使用的數(shù)據(jù)集如下圖所示。

圖 3：Mushroom Classification 數(shù)據(jù)集

在將這些數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前，我決定對(duì)所有分類(lèi)變量進(jìn)行 one hot 編碼，將數(shù)據(jù)分為特征（x）和標(biāo)簽（y），最后在訓(xùn)練集和測(cè)試集中進(jìn)行。

X?=?df.drop(['class'],?axis?=?1)Y?=?df['class']X?=?pd.get_dummies(X,?prefix_sep='_')Y?=?LabelEncoder().fit_transform(Y)
X2?=?StandardScaler().fit_transform(X)
X_Train, X_Test, Y_Train, Y_Test = train_test_split(X2, Y, test_size = 0.30,  random_state = 101)

特征重要性

基于集合的決策樹(shù)模型（如隨機(jī)森林）可以用來(lái)對(duì)不同特征的重要性進(jìn)行排序。了解我們的模型最重要的特征對(duì)于理解我們的模型如何做出預(yù)測(cè)（使其更易于解釋?zhuān)┦侵陵P(guān)重要的。同時(shí)，我們可以去掉那些對(duì)我們的模型沒(méi)有任何好處的特征。

start = time.process_time()trainedforest = RandomForestClassifier(n_estimators=700).fit(X_Train,Y_Train)print(time.process_time() - start)predictionforest = trainedforest.predict(X_Test)print(confusion_matrix(Y_Test,predictionforest))print(classification_report(Y_Test,predictionforest))

如下圖所示，使用所有特征訓(xùn)練一個(gè)隨機(jī)森林分類(lèi)器，在大約 2.2 秒的訓(xùn)練時(shí)間內(nèi)獲得 100% 的準(zhǔn)確率。在下面的每個(gè)示例中，每個(gè)模型的訓(xùn)練時(shí)間都將打印在每個(gè)片段的第一行，供你參考。

一旦我們的隨機(jī)森林分類(lèi)器得到訓(xùn)練，我們就可以創(chuàng)建一個(gè)特征重要性圖，看看哪些特征對(duì)我們的模型預(yù)測(cè)來(lái)說(shuō)是最重要的（圖 4）。在本例中，下面只顯示了前 7 個(gè)特性。

figure(num=None, figsize=(20, 22), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
feat_importances = pd.Series(trainedforest.feature_importances_, index= X.columns)feat_importances.nlargest(7).plot(kind='barh')

圖 4：特征重要性圖

現(xiàn)在我們知道了哪些特征被我們的隨機(jī)森林認(rèn)為是最重要的，我們可以嘗試使用前 3 個(gè)來(lái)訓(xùn)練我們的模型。

X_Reduced = X[['odor_n','odor_f', 'gill-size_n','gill-size_b']]X_Reduced = StandardScaler().fit_transform(X_Reduced)X_Train2, X_Test2, Y_Train2, Y_Test2 = train_test_split(X_Reduced, Y, test_size = 0.30,  random_state = 101)
start = time.process_time()trainedforest = RandomForestClassifier(n_estimators=700).fit(X_Train2,Y_Train2)print(time.process_time() - start)predictionforest = trainedforest.predict(X_Test2)print(confusion_matrix(Y_Test2,predictionforest))print(classification_report(Y_Test2,predictionforest))

正如我們?cè)谙旅婵吹降模瑑H僅使用 3 個(gè)特征，只會(huì)導(dǎo)致準(zhǔn)確率下降 0.03%，訓(xùn)練時(shí)間減少一半。

我們還可以通過(guò)可視化一個(gè)訓(xùn)練過(guò)的決策樹(shù)來(lái)理解如何進(jìn)行特征選擇。

start = time.process_time()trainedtree = tree.DecisionTreeClassifier().fit(X_Train, Y_Train)print(time.process_time() - start)predictionstree = trainedtree.predict(X_Test)print(confusion_matrix(Y_Test,predictionstree))print(classification_report(Y_Test,predictionstree))

樹(shù)結(jié)構(gòu)頂部的特征是我們的模型為了執(zhí)行分類(lèi)而保留的最重要的特征。因此，只選擇頂部的前幾個(gè)特征，而放棄其他特征，可能創(chuàng)建一個(gè)準(zhǔn)確度非常可觀的模型。

import graphvizfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz

data = export_graphviz(trainedtree,out_file=None,feature_names= X.columns,        class_names=['edible', 'poisonous'],         filled=True, rounded=True,         max_depth=2,        special_characters=True)graph = graphviz.Source(data)graph

圖 5：決策樹(shù)可視化

遞歸特征消除（RFE）

遞歸特征消除（RFE）將機(jī)器學(xué)習(xí)模型的實(shí)例和要使用的最終期望特征數(shù)作為輸入。然后，它遞歸地減少要使用的特征的數(shù)量，采用的方法是使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型精度作為度量對(duì)它們進(jìn)行排序。

創(chuàng)建一個(gè) for 循環(huán)，其中輸入特征的數(shù)量是我們的變量，這樣就可以通過(guò)跟蹤在每個(gè)循環(huán)迭代中注冊(cè)的精度，找出我們的模型所需的最佳特征數(shù)量。使用 RFE 支持方法，我們可以找出被評(píng)估為最重要的特征的名稱(chēng)（rfe.support 返回一個(gè)布爾列表，其中 true 表示一個(gè)特征被視為重要，false 表示一個(gè)特征不重要）。

from?sklearn.feature_selection?import?RFE
model = RandomForestClassifier(n_estimators=700)rfe = RFE(model, 4)start = time.process_time()RFE_X_Train = rfe.fit_transform(X_Train,Y_Train)RFE_X_Test = rfe.transform(X_Test)rfe = rfe.fit(RFE_X_Train,Y_Train)print(time.process_time() - start)print("Overall?Accuracy?using?RFE:?",?rfe.score(RFE_X_Test,Y_Test))

SelecFromModel

selectfrommodel 是另一種 scikit 學(xué)習(xí)方法，可用于特征選擇。此方法可用于具有 coef 或 feature 重要性屬性的所有不同類(lèi)型的 scikit 學(xué)習(xí)模型（擬合后）。與 rfe 相比，selectfrommodel 是一個(gè)不太可靠的解決方案。實(shí)際上，selectfrommodel 只是根據(jù)計(jì)算出的閾值（不涉及優(yōu)化迭代過(guò)程）刪除不太重要的特性。

為了測(cè)試 selectfrommodel 的有效性，我決定在這個(gè)例子中使用一個(gè) ExtraTreesClassifier。

ExtratreesClassifier（極端隨機(jī)樹(shù)）是基于樹(shù)的集成分類(lèi)器，與隨機(jī)森林方法相比，它可以產(chǎn)生更少的方差（因此減少了過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)）。隨機(jī)森林和極隨機(jī)樹(shù)的主要區(qū)別在于極隨機(jī)樹(shù)中節(jié)點(diǎn)的采樣不需要替換。

from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifierfrom sklearn.feature_selection import SelectFromModel
model = ExtraTreesClassifier()start = time.process_time()model = model.fit(X_Train,Y_Train)model = SelectFromModel(model, prefit=True)print(time.process_time() - start)Selected_X = model.transform(X_Train)
start = time.process_time()trainedforest = RandomForestClassifier(n_estimators=700).fit(Selected_X, Y_Train)print(time.process_time() - start)Selected_X_Test = model.transform(X_Test)predictionforest = trainedforest.predict(Selected_X_Test)print(confusion_matrix(Y_Test,predictionforest))print(classification_report(Y_Test,predictionforest))

相關(guān)矩陣分析

為了減少數(shù)據(jù)集中的特征數(shù)量，另一種可能的方法是檢查特征與標(biāo)簽的相關(guān)性。

使用皮爾遜相關(guān)，我們的返回系數(shù)值將在-1 和 1 之間變化：

如果兩個(gè)特征之間的相關(guān)性為 0，則意味著更改這兩個(gè)特征中的任何一個(gè)都不會(huì)影響另一個(gè)。
如果兩個(gè)特征之間的相關(guān)性大于 0，這意味著增加一個(gè)特征中的值也會(huì)增加另一個(gè)特征中的值（相關(guān)系數(shù)越接近 1，兩個(gè)不同特征之間的這種聯(lián)系就越強(qiáng)）。
如果兩個(gè)特征之間的相關(guān)性小于 0，這意味著增加一個(gè)特征中的值將使減少另一個(gè)特征中的值（相關(guān)性系數(shù)越接近-1，兩個(gè)不同特征之間的這種關(guān)系將越強(qiáng)）。

在這種情況下，我們將只考慮與輸出變量至少 0.5 相關(guān)的特性。

Numeric_df = pd.DataFrame(X)Numeric_df['Y'] = Ycorr= Numeric_df.corr()corr_y = abs(corr["Y"])highest_corr = corr_y[corr_y >0.5]highest_corr.sort_values(ascending=True)

我們現(xiàn)在可以通過(guò)創(chuàng)建一個(gè)相關(guān)矩陣來(lái)更仔細(xì)地研究不同相關(guān)特征之間的關(guān)系。

figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
corr2 = Numeric_df[['bruises_f' , 'bruises_t' , 'gill-color_b' , 'gill-size_b' ,  'gill-size_n' , 'ring-type_p' , 'stalk-surface-below-ring_k' ,  'stalk-surface-above-ring_k' , 'odor_f', 'odor_n']].corr()
sns.heatmap(corr2, annot=True, fmt=".2g")

圖 6：最高相關(guān)特征的相關(guān)矩陣

在這項(xiàng)分析中，另一個(gè)可能要控制的方面是檢查所選變量是否彼此高度相關(guān)。如果是的話，我們就只需要保留其中一個(gè)相關(guān)的，去掉其他的。

最后，我們現(xiàn)在可以只選擇與 y 相關(guān)度最高的特征，訓(xùn)練/測(cè)試一個(gè)支持向量機(jī)模型來(lái)評(píng)估該方法的結(jié)果。

單變量選擇

單變量特征選擇是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于選擇與我們對(duì)應(yīng)標(biāo)簽關(guān)系最密切的特征。使用 selectkbest 方法，我們可以決定使用哪些指標(biāo)來(lái)評(píng)估我們的特征，以及我們希望保留的 k 個(gè)最佳特征的數(shù)量。根據(jù)我們的需要，提供不同類(lèi)型的評(píng)分函數(shù)：

Classification = chi2, f_classif, mutual_info_classif
Regression = f_regression, mutual_info_regression

在本例中，我們將使用 chi2（圖 7）。

圖 7：卡方公式 [4]

卡方（chi-squared，chi2）可以將非負(fù)值作為輸入，因此，首先，我們?cè)?0 到 1 之間的范圍內(nèi)縮放輸入數(shù)據(jù)。

from sklearn.feature_selection import SelectKBestfrom sklearn.feature_selection import chi2
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()Scaled_X?=?min_max_scaler.fit_transform(X2)
X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(Scaled_X, Y)X_Train3, X_Test3, Y_Train3, Y_Test3 = train_test_split(X_new, Y, test_size = 0.30,  random_state = 101)start = time.process_time()trainedforest = RandomForestClassifier(n_estimators=700).fit(X_Train3,Y_Train3)print(time.process_time() - start)predictionforest = trainedforest.predict(X_Test3)print(confusion_matrix(Y_Test3,predictionforest))print(classification_report(Y_Test3,predictionforest))

套索回歸

當(dāng)將正則化應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，我們?cè)谀Ｐ蛥?shù)上加上一個(gè)懲罰，以避免我們的模型試圖太接近我們的輸入數(shù)據(jù)。通過(guò)這種方式，我們可以使我們的模型不那么復(fù)雜，并且我們可以避免過(guò)度擬合（使我們的模型不僅學(xué)習(xí)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)特征，而且學(xué)習(xí)它的內(nèi)在噪聲）。

其中一種可能的正則化方法是套索回歸。當(dāng)使用套索回歸時(shí)，如果輸入特征的系數(shù)對(duì)我們的機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練沒(méi)有積極的貢獻(xiàn)，則它們會(huì)縮小。這樣，一些特征可能會(huì)被自動(dòng)丟棄，即將它們的系數(shù)指定為零。

from sklearn.linear_model import LassoCV
regr = LassoCV(cv=5, random_state=101)regr.fit(X_Train,Y_Train)print("LassoCV Best Alpha Scored: ", regr.alpha_)print("LassoCV Model Accuracy: ", regr.score(X_Test, Y_Test))model_coef = pd.Series(regr.coef_, index = list(X.columns[:-1]))print("Variables Eliminated: ", str(sum(model_coef == 0)))print("Variables Kept: ", str(sum(model_coef != 0)))

一旦訓(xùn)練了我們的模型，我們就可以再次創(chuàng)建一個(gè)特征重要性圖來(lái)了解哪些特征被我們的模型認(rèn)為是最重要的（圖 8）。這是非常有用的，尤其是在試圖理解我們的模型是如何決定做出預(yù)測(cè)的時(shí)候，因此使我們的模型更易于解釋。

figure(num=None, figsize=(12, 10), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
top_coef = model_coef.sort_values()top_coef[top_coef != 0].plot(kind = "barh")plt.title("Most?Important?Features?Identified?using?Lasso?(!0)")

圖 8：套索特征重要性圖

via：https://towardsdatascience.com/feature-selection-techniques-1bfab5fe0784

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