Algoritma RFE kaedah penghapusan ciri rekursif

Penghapusan ciri rekursif (RFE) ialah teknik pemilihan ciri yang biasa digunakan yang boleh mengurangkan dimensi set data secara berkesan dan meningkatkan ketepatan dan kecekapan model. Dalam pembelajaran mesin, pemilihan ciri ialah langkah utama, yang boleh membantu kami menghapuskan ciri yang tidak relevan atau berlebihan, dengan itu meningkatkan keupayaan generalisasi dan kebolehtafsiran model. Melalui lelaran berperingkat, algoritma RFE melatih model dan menghapuskan ciri yang paling kurang penting, kemudian melatih model itu semula sehingga bilangan ciri tertentu dicapai atau metrik prestasi tertentu dicapai. Kaedah pemilihan ciri automatik ini bukan sahaja dapat meningkatkan prestasi model, tetapi juga mengurangkan penggunaan masa latihan dan sumber pengkomputeran. Secara keseluruhannya, RFE ialah alat yang berkuasa yang boleh membantu kami dalam proses pemilihan ciri

RFE ialah kaedah berulang untuk melatih model dan secara beransur-ansur mengurangkan ciri paling kurang penting sehingga bilangan ciri tertentu atau kriteria berhenti dipenuhi . Dalam setiap lelaran, RFE mengira skor kepentingan setiap ciri dan mengalih keluar ciri dengan skor terendah. Proses ini berterusan sehingga bilangan ciri yang ditentukan dicapai atau markah kepentingan semua ciri melebihi ambang yang ditentukan.

Dalam aplikasi praktikal, RFE biasanya digunakan bersama beberapa model berkuasa, seperti mesin vektor sokongan dan regresi logistik. Model ini memerlukan sebilangan besar ciri untuk mencapai klasifikasi atau ramalan ketepatan tinggi, tetapi terlalu banyak ciri boleh menyebabkan model lampau atau kerumitan pengiraan yang berlebihan. Oleh itu, menggunakan RFE boleh membantu kami mencari subset ciri optimum dan meningkatkan prestasi generalisasi dan kecekapan pengiraan model.

Berikut ialah langkah terperinci RFE:

1. Pilih model pembelajaran mesin yang berkuasa

Pilih model pembelajaran mesin yang berkuasa yang sesuai untuk tugas anda, seperti mesin vektor sokongan atau regresi logistik. . Model ini biasanya memerlukan sebilangan besar ciri untuk mencapai pengelasan atau ramalan ketepatan tinggi, tetapi terlalu banyak ciri boleh menyebabkan model lampau atau kerumitan pengiraan yang berlebihan.

2 Kira skor kepentingan setiap ciri

Gunakan model pembelajaran mesin yang dipilih untuk mengira skor kepentingan setiap ciri, biasanya menggunakan penunjuk seperti berat ciri atau kepentingan ciri untuk mengukur setiap pasangan ciri Sumbangan kepada model. prestasi. Berdasarkan skor ini, ciri-ciri tersebut disenaraikan dari kepentingan tinggi kepada rendah.

3. ambang.

4 Ulang langkah 2 dan 3 sehingga bilangan ciri atau kriteria berhenti yang ditetapkan dicapai

Ulang langkah 2 dan 3 sehingga bilangan ciri yang ditentukan tercapai atau kriteria berhenti tertentu dipenuhi. Biasanya, kriteria pemberhentian boleh ditakrifkan berdasarkan ralat pengesahan silang, kadar perubahan dalam kepentingan ciri atau metrik lain.

5 Latih model yang dipilih dan nilai prestasi

Gunakan subset ciri yang dipilih untuk melatih model pembelajaran mesin dan menilai prestasi model. Jika prestasi model tidak cukup baik, parameter boleh dilaraskan atau model lain boleh dipilih untuk pengoptimuman selanjutnya.

RFE mempunyai kelebihan berikut:

secara automatik boleh mencari subset ciri optimum, dengan itu meningkatkan prestasi generalisasi dan kecekapan pengiraan model.

Dapat mengurangkan bilangan ciri, dengan itu mengurangkan risiko overfitting model.

• Boleh meningkatkan kebolehtafsiran model, kerana selepas mengalih keluar ciri yang tidak penting atau berlebihan, model lebih mudah difahami dan dijelaskan.
• Boleh digunakan pada pelbagai jenis data, termasuk data berstruktur dan tidak berstruktur.
• Boleh digunakan dengan pelbagai model pembelajaran mesin yang berkuasa, termasuk mesin vektor sokongan, regresi logistik, pepohon keputusan dan banyak lagi.
• Walau bagaimanapun, RFE juga mempunyai beberapa kelemahan:

RFE mempunyai kerumitan pengiraan yang tinggi kerana ia memerlukan latihan model beberapa kali dan mengira skor kepentingan setiap ciri.

RFE mungkin tidak selalu dapat mencari subset ciri optimum global kerana ia berdasarkan strategi tamak.

• RFE mungkin menghadapi kesukaran semasa memproses data berdimensi tinggi, kerana perkaitan antara ciri boleh menyebabkan beberapa ciri berguna tersalah dipadamkan.
• Secara amnya, RFE ialah teknologi pemilihan ciri yang sangat praktikal yang boleh membantu kami mencari subset ciri optimum, dengan itu meningkatkan prestasi generalisasi dan kecekapan pengiraan model. Dalam aplikasi praktikal, kita harus memilih teknik pemilihan ciri yang sesuai berdasarkan keperluan tugas khusus dan ciri data, dan melakukan pelarasan parameter yang sesuai dan pengoptimuman model.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma RFE kaedah penghapusan ciri rekursif. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!