Verwenden Sie Entscheidungsbaumklassifikatoren, um wichtige Methoden zur Merkmalsauswahl im Datensatz zu bestimmen

Der Entscheidungsbaumklassifikator ist ein überwachter Lernalgorithmus, der auf einer Baumstruktur basiert. Es unterteilt den Datensatz in mehrere Entscheidungseinheiten, wobei jede Einheit einem Satz von Merkmalsbedingungen und einem vorhergesagten Ausgabewert entspricht. Bei der Klassifizierungsaufgabe erstellt der Entscheidungsbaumklassifikator ein Entscheidungsbaummodell, indem er die Beziehung zwischen Merkmalen und Beschriftungen im Trainingsdatensatz lernt und neue Stichproben anhand der entsprechenden vorhergesagten Ausgabewerte klassifiziert. In diesem Prozess ist die Auswahl wichtiger Funktionen von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe eines Entscheidungsbaumklassifikators wichtige Merkmale aus einem Datensatz auswählen.

1. Die Bedeutung der Merkmalsauswahl

Die Merkmalsauswahl besteht darin, die repräsentativsten Merkmale aus dem Originaldatensatz auszuwählen, um die Zielvariable genauer vorherzusagen. In praktischen Anwendungen kann es viele redundante oder irrelevante Funktionen geben, die den Lernprozess des Modells beeinträchtigen und zu einer Verringerung der Generalisierungsfähigkeit des Modells führen. Daher kann die Auswahl eines Satzes der repräsentativsten Merkmale die Modellleistung effektiv verbessern und das Risiko einer Überanpassung verringern.

2. Verwenden Sie den Entscheidungsbaum-Klassifikator zur Merkmalsauswahl

Der Entscheidungsbaum-Klassifikator ist ein Klassifikator, der auf einer Baumstruktur basiert. Es nutzt den Informationsgewinn, um die Wichtigkeit von Merkmalen zu bewerten. Je größer der Informationsgewinn, desto größer ist der Einfluss des Merkmals auf das Klassifizierungsergebnis. Daher werden im Entscheidungsbaumklassifizierer Merkmale mit größerem Informationsgewinn zur Klassifizierung ausgewählt. Die Schritte zur Merkmalsauswahl sind wie folgt:

1. Berechnen Sie den Informationsgewinn jedes Merkmals.

Der Informationsgewinn bezieht sich auf den Grad des Einflusses von Merkmalen auf Klassifizierungsergebnisse, der anhand der Entropie gemessen werden kann. Je kleiner die Entropie, desto höher ist die Reinheit des Datensatzes, was bedeutet, dass die Merkmale einen größeren Einfluss auf die Klassifizierung haben. Im Entscheidungsbaumklassifikator kann der Informationsgewinn jedes Merkmals mithilfe der Formel berechnet werden:

operatorname{Gain}(F)=operatorname{Ent}(S)-sum_{vinoperatorname{Values}(F)}frac { left|S_{v}right|}{|S|}operatorname{Ent}left(S_{v}right)

wobei Operatorname{Ent}(S) die Entropie des Datensatzes S, left| darstellt S_{ v}right|. stellt den Stichprobensatz dar, dessen Wert v für Merkmal F ist, und Operatorname{Ent}left(S_{v}right) stellt die Entropie des Stichprobensatzes dar, dessen Wert v ist. Je größer der Informationsgewinn, desto größer ist der Einfluss dieser Funktion auf die Klassifizierungsergebnisse.

2. Wählen Sie das Feature mit dem größten Informationsgewinn aus

Wählen Sie nach der Berechnung des Informationsgewinns für jedes Feature das Feature mit dem größten Informationsgewinn als Split-Feature des Klassifikators aus. Der Datensatz wird dann basierend auf dieser Funktion in mehrere Teilmengen unterteilt, und die oben genannten Schritte werden rekursiv für jede Teilmenge ausgeführt, bis die Stoppbedingung erfüllt ist.

3. Stoppbedingung

• Der Prozess des rekursiven Aufbaus eines Entscheidungsbaums durch den Entscheidungsbaumklassifikator muss die Stoppbedingung erfüllen:
• Der Beispielsatz ist leer oder enthält nur Eine Kategorie von Proben. Die Probensammlung ist in Blattknoten unterteilt.
• Der Informationsgewinn aller Features liegt unter einem bestimmten Schwellenwert und der Stichprobensatz ist in Blattknoten unterteilt.
• Wenn die Tiefe des Baums den voreingestellten Maximalwert erreicht, wird der Probensatz in Blattknoten unterteilt.

4. Überanpassung vermeiden

Um eine Überanpassung zu vermeiden, kann beim Erstellen eines Entscheidungsbaums die Pruning-Technologie verwendet werden. Beschneiden bezieht sich auf das Beschneiden des generierten Entscheidungsbaums und das Entfernen einiger unnötiger Zweige, um den Zweck der Reduzierung der Modellkomplexität und der Verbesserung der Generalisierungsfähigkeit zu erreichen. Zu den häufig verwendeten Schnittmethoden gehören der Vor- und Nachschnitt.

Vorbereinigung bedeutet, dass jeder Knoten während des Entscheidungsbaumgenerierungsprozesses bewertet wird. Wenn die Aufteilung des aktuellen Knotens die Modellleistung nicht verbessern kann, wird die Aufteilung gestoppt und der Knoten wird als Blattknoten festgelegt. Der Vorteil des Vorschnitts besteht darin, dass er einfach zu berechnen ist, der Nachteil besteht jedoch darin, dass es leicht zu einer Unteranpassung kommt.

Nachbereinigung bezieht sich auf das Beschneiden des generierten Entscheidungsbaums, nachdem der Entscheidungsbaum generiert wurde. Die spezifische Methode besteht darin, einige Knoten des Entscheidungsbaums durch Blattknoten zu ersetzen und die Leistung des Modells nach dem Beschneiden zu berechnen. Wenn die Modellleistung nach dem Bereinigen nicht abnimmt, sondern zunimmt, bleibt das bereinigte Modell erhalten. Der Vorteil des Nachbeschneidens besteht darin, dass es die Überanpassung reduzieren kann, der Nachteil ist jedoch die hohe Rechenkomplexität.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerwenden Sie Entscheidungsbaumklassifikatoren, um wichtige Methoden zur Merkmalsauswahl im Datensatz zu bestimmen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!