机器学习中的特征子集选择过程是什么？

介绍

机器学习算法的成功取决于它们用来提取知识的数据质量。如果数据不足或包含无关信息，机器学习算法可能会产生不准确或难以理解的结果。特征子集选择算法旨在通过在学习之前去除无关和冗余信息来减少学习时间。它减少了数据维度，提高了算法效率，并增强了性能和可解释性。

一种新的特征选择算法使用基于相关性的启发式方法评估特征子集。三种常见的机器学习算法被用来评估该算法的有效性，并且在标准数据集上的实验表明该算法得到了显著改进。本文讨论了特征选择如何增强机器学习性能及其在不同领域的应用。

特征子集选择：过滤方法与包装方法

包装方法

• 借鉴了统计学和模式识别中的技术。

• 利用统计重采样（例如，交叉验证）与实际的机器学习算法一起估计特征子集的准确性。

• 由于重复调用归纳算法，执行速度慢。

• 有用但对于具有许多特征的大型数据集来说效率不高。

过滤方法

• 独立于任何特定的归纳算法运行。

• 在归纳过程之前过滤掉不需要的特征。

• 利用所有训练数据进行特征选择。

• 与包装方法相比速度更快。

• 适用于具有大量特征的大型数据集。

过滤方法的类型

• 基于一致性的过滤器:

• 寻找每个值组合都对应于单个类标签的特征子集。

• 基于冗余性的过滤器

• 消除可以从其他剩余特征推断出的具有冗余信息的特征。

• 基于相关性的过滤器

• 根据其相关性分数对特征进行排序。

过滤方法的优点

• 与包装方法相比，执行速度更快。

• 非常适用于具有许多特征的大型数据集。

• 降低维度并提高后续机器学习算法的效率。

• 独立于归纳算法运行。

总之，包装方法通过重复调用归纳算法来估计精度，而过滤方法则独立运行，并在归纳过程之前过滤掉不需要的特征。过滤方法速度更快，使其适用于大型数据集，并且有助于降低维度并提高后续机器学习算法的效率。

代码片段

这是一个代码片段示例，演示了基于过滤器的特征子集选择的简单实现。

```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Generate dummy dataset
X = np.random.rand(1000, 20)  # 1000 samples, 20 features
y = np.random.randint(0, 2, 1000)  # Binary class labels

# Split the dataset into train and test sets
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=25)

# Feature selection using filter method
num_features = 10
select = SelectKBest(score_func=mutual_info_classif, k=num_features)
Xtraiselected = select.fit_transform(X_train, y_train)
Xtesselected = select.transform(X_test)

# Train a classifier on the selected features
classy = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
classy.fit(X_traiselected, y_train)

# Evaluate the classifier on the test set
y_pred = classifier.predict(Xtesselected)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```

在这个例子中，创建一个包含 1000 个样本和 20 个特征的虚拟数据集。然后，使用 scikit-learn 的 'train_test_split' 函数将数据分成训练集和测试集。然后，使用基于过滤器的特征选择方法，使用 'SelectKBest' 类和互信息准则 ('mutual_info_classif') 作为评分函数。您可以定义要选择的特征数量 ('num_features')。

然后，使用特征选择器的 'fit_transform' 和 'transform' 方法，使用这些特征转换训练集和测试集。然后，初始化一个 K 近邻分类器 ('KNeighborsClassifier') 并使用训练集的指定特征对其进行训练。

最后，训练好的分类器对测试集生成预测，并使用 'accuracy_score' 函数评估其正确性。得到的精度令人满意。

Bhavani Vangipurapu

更新于：2023年10月11日

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