Scikit-Learn 機能の選択方法と手順

Scikit-Learn は、一般的に使用される Python 機械学習ライブラリであり、データの前処理、特徴の選択、モデルの選択、評価などの機械学習タスク用の多くのツールを提供します。特徴選択は機械学習の重要なステップの 1 つであり、モデルの複雑さを軽減し、モデルの汎化能力を向上させることで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。 Scikit-Learn を使用すると、機能の選択が非常に簡単になります。まず、さまざまな統計手法 (分散、相関係数など) を使用して、特徴の重要性を評価できます。次に、Scikit-Learn は、再帰的特徴除去 (RFE)、ツリーベースの特徴選択などの一連の特徴選択アルゴリズムを提供します。これらのアルゴリズムは、最も関連性の高い機能を自動的に選択するのに役立ちます。最後に、選択した特徴を使用してモデルをトレーニングし、評価できます。 Scikit-Learn を特徴選択に使用することで、より正確で効率的な機械学習モデルを取得できます。

1. 特徴選択の概要

機械学習における特徴選択は、モデルの複雑さを軽減し、モデルのパフォーマンスを向上させることです。最も関連性の高い機能。目標は、データセットの分離性と予測パフォーマンスを維持しながら、最小限の特徴量を見つけることです。特徴の選択は、次の問題の解決に役立ちます:

1. モデルの汎化能力の向上: 特徴の選択により、ノイズと冗長な特徴が削減され、それによってモデルの汎化能力が向上します。

2. トレーニング時間の短縮: モデルは最も重要な特徴のみを学習すればよいため、特徴を選択するとモデルのトレーニング時間を短縮できます。

3. モデルの解釈可能性の向上: 特徴の選択は、どの特徴がモデルの予測にとって最も重要であるかを理解するのに役立ちます。

特徴選択方法は 3 つのカテゴリに分類できます:

1. フィルタリング方法: これらの方法は、統計または情報理論の方法を使用してそれぞれを評価します。機能を選択し、最も関連性の高い機能を選択します。フィルタリング方法は通常高速ですが、機能間の相互作用が無視される場合があります。

2. ラッピング方法: これらの方法は、モデルのパフォーマンスを特徴選択の指標として使用し、最適な特徴サブセットを見つけようとします。一般に、パッケージング方法はフィルタリング方法よりも正確ですが、時間がかかります。

3. 埋め込み方法: これらの方法では、モデルの一部として特徴選択を使用し、学習プロセス中に最適な特徴サブセットを選択します。一般に、埋め込み手法はフィルタリング手法よりも正確ですが、計算コストが高くなります。

Scikit-Learn では、さまざまな特徴選択方法を使用して、最適な特徴サブセットを選択できます。

2. Scikit-Learn の特徴選択方法

Scikit-Learn は、フィルタリング方法、パッケージ化方法、埋め込みなど、多くの特徴選択方法を提供します。方法。一般的に使用されるいくつかの特徴選択方法を以下に紹介します。

1. 分散選択法

分散選択法は、各特徴の分散を評価し、特徴の高い特徴を選択するフィルタリング手法です。差異の。分散選択方法は、バイナリまたは数値特徴にはうまく機能しますが、カテゴリ特徴にはうまく機能しません。

Scikit-Learn では、VarianceThreshold クラスを使用して分散選択メソッドを実装できます。このクラスは分散しきい値を設定し、分散がしきい値より大きい特徴のみを保持できます。たとえば、次のコードは分散が 0.01 未満の特徴を削除します:

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 创建方差选择器对象
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)

# 训练方差选择器并应用于数据
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train)

2. 相互情報量メソッド

相互情報量メソッドは、それぞれを評価するフィルタリング メソッドです。特徴変数とターゲット変数を選択し、相互情報量の高い特徴を選択します。相互情報量法は、カテゴリ特徴または数値特徴に適しています。

Scikit-Learn では、mutual_info_classif 関数とmutual_info_regression 関数を使用して、カテゴリ特徴と数値特徴の相互情報量を計算できます。例:

from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif,mutual_info_regression

# 计算数值特征的互信息
mi = mutual_info_regression(X_train, y_train)

# 计算分类特征的互信息
mi = mutual_info_classif(X_train, y_train)

相互情報量の高い特徴を持たせるには、次のようにします。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest

# 创建互信息选择器对象
selector = SelectKBest(mutual_info_classif, k=10)

# 训练互信息选择器并应用于数据
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train, y_train)

上記のコードは、相互情報量が最も高い 10 個の特徴を選択します。

#3. 再帰的特徴除去手法

#再帰的特徴除去手法は、モデルのパフォーマンスを指標として使用するラッパー メソッドです。特徴選択のために、最適な特徴サブセットを見つけようとします。再帰的特徴削除は、初期の特徴セットから開始され、モデルを使用して特徴をランク付けし、必要な特徴数に達するまで最も重要度の低い特徴を削除します。

Scikit-Learn では、RFECV クラスを使用して再帰的特徴除去メソッドを実装できます。このクラスは、モデルと相互検証方法を設定し、再帰的特徴除去を使用して最適な特徴サブセットを選択できます。例:

from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建递归特征消除器对象
estimator = LinearRegression()
selector = RFECV(estimator, cv=5)

# 训练递归特征消除器并应用于数据
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train, y_train)

上記のコードは、線形回帰モデルと 5 分割交差検証法を使用して、再帰的な特徴除去を実行し、最適な特徴サブセットを選択します。

4.L1 正則化

L1 正則化は、モデル化するための正則化項として L1 ノルムを使用する埋め込み手法です。パラメータを減らすためにペナルティが課されます。複雑さをモデル化し、有用な機能を選択します。 Scikit-Learn では、Lasso 回帰モデルを使用して L1 正則化を実装し、ゼロ以外の係数を持つ特徴を選択できます。例:

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建Lasso回归模型对象
lasso = Lasso(alpha=0.1)

# 训练Lasso模型并选择特征
lasso.fit(X_train, y_train)
X_train_selected = lasso.transform(X_train)

上記のコードは、特徴の選択に Lasso 回帰モデルと正則化パラメーター alpha=0.1 を使用します。

Scikit-Learn は、フィルタリング方法、ラッピング方法、埋め込み方法など、多くの特徴選択方法を提供します。各方法には長所と短所があり、データセットの特性と問題のニーズに基づいて適切な方法を選択できます。実際には、特徴の選択は、モデルの複雑性の軽減、モデルの汎化能力の向上、トレーニング時間の短縮、モデルの解釈可能性の向上に役立ちます。

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