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什么是特征選擇?面對(duì)試圖解決的實(shí)際問題之時(shí)，什么特征將幫助你建模并不總是很清晰。伴隨這一問題的還有大量數(shù)據(jù)問題，它們有時(shí)是多余的，或者不甚相關(guān)。特征選擇是這樣一個(gè)研究領(lǐng)域，它試圖通過算法完成重要特征的選取。
為什么不把全部特征直接丟進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型呢?
現(xiàn)實(shí)世界的問題并沒有開源數(shù)據(jù)集，其中更沒有與問題相關(guān)的信息。而特征選擇有助于你***化特征相關(guān)性，同時(shí)降低非相關(guān)性，從而增加了構(gòu)建較好模型的可能性，并減小模型的整體大小。
***的特征選擇方法
比如說我們要預(yù)測(cè)水上公園的票價(jià)走勢(shì);為此我們決定查看天氣數(shù)據(jù)、冰淇淋銷量、咖啡銷量以及季節(jié)狀況。
從下表中我們可以看到，夏季的門票明顯比其他季節(jié)好賣，而冬季賣不出一張票。咖啡銷量整年中比較穩(wěn)定，冰淇淋則一年之中都有銷量，但旺季是 6 月。
表 1：文中使用的各項(xiàng)虛構(gòu)數(shù)據(jù)。
圖 1：各項(xiàng)虛構(gòu)數(shù)據(jù)的圖示對(duì)比。
我們想要預(yù)測(cè)水上公園票價(jià)，但很可能不需要所有數(shù)據(jù)以得到***結(jié)果。數(shù)據(jù)存在 N 個(gè)維度，并且 K 數(shù)值會(huì)給出***結(jié)果。但是不同大小的子集之間存在大量的結(jié)合。
我們的目標(biāo)是減少維度數(shù)量，同時(shí)不損失預(yù)測(cè)能力。讓我們退回一步，看看那些我們能使用的工具。
窮舉搜索
這項(xiàng)技術(shù)能 100% 保證找到***的可能特征以建立模型。我們認(rèn)為它非?？尚?，因?yàn)樗鼘⑺阉魉锌赡艿奶卣鹘M合并找到返回模型***點(diǎn)的組合。
在我們的例子中有 15 個(gè)可能的特征組合可供搜索。我使用公式 (2^n—1) 計(jì)算組合的數(shù)量。這個(gè)方法在特征數(shù)量較少的時(shí)候可行，但如果你有 3000 個(gè)特征就不可行了。
幸運(yùn)的是，還有一個(gè)稍微好點(diǎn)的方法可用。
隨機(jī)特征選擇
大多數(shù)情形中，隨機(jī)特征選擇可以工作的很好。如果要將特征數(shù)減少 50%，只需隨機(jī)選擇其中 50% 的特征并刪除。
模型訓(xùn)練完成之后，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男阅?，重?fù)這個(gè)過程直到你滿意為止。遺憾的是，這仍然是個(gè)蠻力方法。
當(dāng)需要處理一個(gè)很大的特征集，又不能削減規(guī)模的時(shí)候，該怎么辦?
最小冗余***關(guān)聯(lián)特征選擇
將所有的想法整合起來就能得出我們的算法，即 mRMR 特征選擇。算法背后的考慮是，同時(shí)最小化特征的冗余并***化特征的關(guān)聯(lián)。因此，我們需要計(jì)算冗余和關(guān)聯(lián)的方程：
讓我們用虛構(gòu)的數(shù)據(jù)寫一個(gè)快速腳本來實(shí)現(xiàn) mRMR：
我并沒有對(duì)結(jié)果抱有什么期待，冰淇淋的銷量看起來能很精確地對(duì)售票量建模，而氣溫不可以。在這個(gè)例子中，似乎只需要一個(gè)變量就可以精確地對(duì)售票量建模，但在實(shí)際的問題中肯定不是這樣的。
mRMR 代碼地址：https://files.fm/u/bshx9hay
結(jié)論
你應(yīng)該對(duì)這些特征選擇方法有更好的理解，它們能幫助你減少模型特征的總數(shù)量，并保留對(duì)目標(biāo)來說最重要的特征。
原文：
https://medium.com/towards-data-science/three-effective-feature-selection-strategies-e1f86f331fb1
【本文是專欄機(jī)構(gòu)“機(jī)器之心”的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“機(jī)器之心( id: almosthuman2014)”】
網(wǎng)站名稱：三大特征選擇策略，有效提升你的機(jī)器學(xué)習(xí)水準(zhǔn)
文章轉(zhuǎn)載：http://www.5511xx.com/article/cophpsc.html
