特徵選擇：重要性及方法詳解

在機器學習中，特徵選擇是選擇對您的預測最有用的特徵的過程。儘管聽起來很簡單，但這是創建新的機器學習模型時最複雜的問題之一。
在本文中，我將與您分享我在Fiverr領導的上一個項目期間研究的一些方法。
您將獲得有關我嘗試的基本方法以及更複雜的方法的一些想法，該方法獲得了最佳效果-刪除了60％以上的功能，同時保持了準確性並為我們的模型實現了更高的穩定性。我還將分享我們對該演算法的改進。

為什麼進行特徵選擇如此重要？

如果您構建了機器學習模型，您就會知道識別哪些功能很重要而哪些僅僅是噪音是多麼困難。

刪除嘈雜的功能將有助於內存，計算成本和模型準確性。
此外，通過刪除功能部件，將有助於避免模型的過擬合。

有時，您具有一項具有業務意義的功能，但這並不意味著此功能將幫助您進行預測。
您需要記住，功能在一種演算法（例如決策樹）中可能有用，而在另一種演算法中的代表性可能不足（例如回歸模型），並非所有功能都是一樣的:)

不相關或部分相關的特徵可能會對模型性能產生負面影響。功能選擇和數據清理應該是設計模型的第一步，也是最重要的一步。

特徵選擇方法：

儘管有很多用於特徵選擇的技術，例如向後消除，套索回歸。在本文中，我將分享3種方法，這些方法被發現對完成更好的特徵選擇最有用，每種方法都有其自身的優勢。

「除了X」

在Fiverr中，將這種技術命名為「 All But X」。此技術很簡單，但很有用。

您可以反覆訓練和評估
在每次迭代中，都將刪除一個功能。
如果您有大量功能，則可以刪除功能的「系列」，在Fiverr，我們通常會匯總不同時間，30天點擊次數，60天點擊次數等功能。這是一系列功能。
根據基準檢查評估指標。

該技術的目標是查看功能族中的哪些不影響評估，或者甚至刪除它也可以改善評估。

這種方法的問題在於，一次刪除一個要素，不會使要素彼此產生效果（非線性效果）。也許特徵X和特徵Y的組合正在產生雜訊，而不僅僅是特徵X。

特徵重要性+隨機特徵

我們嘗試的另一種方法是使用大多數機器學習模型API具有的功能重要性。

我們所做的不僅僅是從功能重要性中獲取前N個功能。我們向數據添加了3個隨機特徵：

二進位隨機特徵（0或1）
在0至1個隨機特徵之間均勻
整數隨機特徵

在重要功能列表之後，我們僅選擇了高於隨機特徵的功能。

重要的是採用隨機特徵的不同分布，因為每種分布都會產生不同的影響。

在樹木中，模型「喜歡」連續要素（由於分割），因此這些要素將位於層次結構中的較高位置。因此，您需要將每個功能與其均布的隨機功能進行比較。

Boruta

Boruta是一種由華沙大學開發的功能分級和選擇演算法。該演算法基於隨機森林，但也可以用於XGBoost和不同的樹演算法。

在Fiverr，我使用了該演算法，並對XGBoost排名和分類器模型進行了一些改進，我將對此進行簡要介紹。

該演算法是我上面提到的兩種方法的一種組合。

為數據集中的每個要素創建一個「陰影」要素，具有相同的要素值，但僅在各行之間隨機排列
循環運行，直到停止條件之一：
2.1。我們不會刪除任何其他功能
2.2。我們刪除了足夠的功能-可以說我們要刪除60％的功能
2.3。我們進行了N次迭代-我們限制了迭代次數以免陷入無限循環
運行X次迭代-我們使用5來消除模式
3.1 的隨機性。使用常規特徵和陰影特徵訓練模型
3.2。保存每個特徵的平均特徵重要性得分
3.3刪除所有低於其陰影特徵的特徵

def _create_shadow(x):
    """
    Take all X variables, creating copies and randomly shuffling them
    :param x: the dataframe to create shadow features on
    :return: dataframe 2x width and the names of the shadows for removing later
    """
    x_shadow = x.copy()
    for c in x_shadow.columns:
        np.random.shuffle(x_shadow[c].values) # shuffle the values of each feature to all the features
    # rename the shadow
    shadow_names = ["shadow_feature_" + str(i + 1) for i in range(x.shape[1])]
    x_shadow.columns = shadow_names
    # Combine to make one new dataframe
    x_new = pd.concat([x, x_shadow], axis=1)
    return x_new, shadow_names


# Set up the parameters for running the model in XGBoost
param = booster_params
df = pd.DataFrame() # initial empty dataframe

for i in range(1, n_iterations + 1):
    # Create the shadow variables and run the model to obtain importances
    new_x, shadow_names = _create_shadow(x)
    bst, df = _run_model(new_x, y, group, weights, param, num_boost_round, early_stopping_rounds, i == 1, df)
    df = _check_feature_importance(bst, df, i, importance_type)

df[MEAN_COLUMN] = df.mean(axis=1)
# Split them back out
real_vars = df[~df['feature'].isin(shadow_names)]
shadow_vars = df[df['feature'].isin(
)]

# Get mean value from the shadows
mean_shadow = shadow_vars[MEAN_COLUMN].mean() * (perc / 100)
real_vars = real_vars[(real_vars[MEAN_COLUMN] > mean_shadow)]

criteria = _check_stopping_crietria(delta, real_vars, x)

return criteria, real_vars['feature']

Boruta 2.0

這是本文的最佳部分，是對Boruta的改進。

我們使用原始模型的「簡短版本」運行了Boruta。通過獲取數據樣本和較少數量的樹（我們使用XGBoost），我們在不降低準確性的情況下改善了原始Boruta的運行時間。

另一個改進是，我們使用前面提到的隨機特徵運行了該演算法。可以看出我們已經從數據集中刪除了所有隨機特徵，這是一個很好的條件。

有了改進，我們看不到模型準確性的任何變化，但是看到了運行時的改進。通過刪除，我們能夠將200多個要素轉換為少於70個要素。我們看到了該模型在樹木數量和訓練的不同階段的穩定性。

我們還看到訓練損失與驗證集之間的距離有所改善。

改進和Boruta的優勢在於您正在運行模型。在這種情況下，發現的有問題的特徵對您的模型有問題，而不是不同的演算法。

總結

在本文中，您了解了3種不同的技術，這些技術如何對數據集進行特徵選擇以及如何建立有效的預測模型。您看到了我們對Boruta的實現，運行時的改進以及添加了隨機功能以幫助進行健全性檢查。

通過這些改進，我們的模型僅以原始功能的35％就能運行得更快，更穩定並保持了一定的準確性。

選擇最適合您的技術。請記住，功能選擇可以幫助提高準確性，穩定性和運行時間，並避免過度擬合。更重要的是，更少的功能使調試和解釋性變得更加容易。

本文轉自 medium，原文地址

為什麼進行特徵選擇如此重要？