使用 IAMB 演算法進行特徵選擇：淺談機器學習

所以，故事是這樣的——我最近完成了莊教授的一項學校作業，其中涉及一種非常酷的演算法，稱為增量關聯馬可夫毯子（IAMB） 。現在，我沒有數據科學或統計學的背景，所以這對我來說是新領域，但我喜歡學習新東西。目標？使用 IAMB 選擇資料集中的特徵並查看它如何影響機器學習模型的效能。

我們將回顧 IAMB 演算法的基礎知識，並將其應用於 Jason Brownlee 資料集中的 Pima Indians Diabetes Dataset。該數據集追蹤女性的健康數據，包括她們是否患有糖尿病。我們將使用IAMB來找出哪些特徵（例如BMI或血糖值）對於預測糖尿病最重要。

什麼是IAMB演算法，為什麼要使用它？

IAMB 演算法就像一個朋友，可以幫助您清理謎團中的嫌疑犯清單 - 它是一種特徵選擇方法，旨在僅挑選出對預測目標真正重要的變數。在本例中，目標是某人是否患有糖尿病。

• 正向階段：加入與目標強相關的變數。
• 向後階段：刪除那些沒有真正幫助的變量，確保只留下最關鍵的變數。

簡單來說，IAMB 僅選擇最相關的特徵來幫助我們避免資料集中的混亂。當您想讓事情變得簡單、提高模型效能並加快訓練時間時，這尤其方便。

資料來源： 大規模馬可夫毯子發現演算法

這是什麼阿爾法事物，為什麼它很重要？

這就是 alpha 的用武之地。在統計學中，alpha (α) 是我們設定的閾值，用於決定什麼算是「具有統計顯著性」。作為教授指示的一部分，我使用了 0.05 的 alpha，這意味著我只想保留與目標變數隨機關聯的機率小於 5% 的特徵。因此，如果某個特徵的 p 值 小於 0.05，則表示與我們的目標有強烈的、具有統計顯著性的關聯。

透過使用這個 alpha 閾值，我們只關注最有意義的變量，忽略任何未通過「顯著性」測試的變數。它就像一個過濾器，保留最相關的特徵並剔除噪音。

動手實作：在皮馬印第安人糖尿病資料集上使用IAMB

設定如下：皮馬印第安人糖尿病資料集具有健康特徵（血壓、年齡、胰島素水平等）和我們的目標，結果（是否有人患有糖尿病）。

首先，我們載入資料並檢查：

實施 Alpha = 0.05 的 IAMB

這是我們的 IAMB 演算法的更新版本。我們使用 p 值 來決定保留哪些特徵，因此只選擇那些 p 值小於我們的 alpha (0.05) 的特徵。

當我運行此程序時，它為我提供了詳細的功能列表，IAMB 認為這些功能與糖尿病結果最密切相關。此列表有助於縮小我們建立模型所需的變數範圍。

測試IAMB選擇的特徵對模型效能的影響

一旦我們選擇了特徵，真正的測試就會將模型性能與所有特徵與IAMB選擇的特徵進行比較。為此，我使用了一個簡單的高斯樸素貝葉斯模型，因為它很簡單並且在機率方面表現良好（這與整個貝葉斯氛圍相關）。

這是訓練和測試模型的程式碼：

結果

比較如下：

僅使用IAMB選擇的功能可以略微提高準確性和其他指標。這並不是一個巨大的飛躍，但我們用更少的功能獲得更好的性能這一事實是有希望的。另外，這意味著我們的模型不依賴「噪音」或不相關的數據。

重點

• IAMB 非常適合特徵選擇：它透過僅專注於對預測目標真正重要的內容來幫助清理我們的資料集。
• 少即是多：有時，更少的特徵會為我們帶來更好的結果，正如我們在這裡看到的，模型準確性略有提高。
• 學習和實驗是有趣的部分：即使沒有深厚的數據科學背景，深入研究這樣的計畫也可以開闢理解數據和機器學習的新方法。

我希望這能給 IAMB 一個友善的介紹！如果您好奇，請嘗試一下 - 它是機器學習工具箱中的一個方便的工具，您可能會在自己的專案中看到一些很酷的改進。

資料來源： 大規模馬可夫毯子發現演算法

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