我們知道模型的性能會(huì)隨著使用特征數(shù)量的增加而增加。但是，當(dāng)超過(guò)峰值時(shí)，模型性能將會(huì)下降。這就是為什么我們只需要選擇能夠有效預(yù)測(cè)的特征的原因。

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特征選擇類似于降維技術(shù)，其目的是減少特征的數(shù)量，但是從根本上說(shuō)，它們是不同的。區(qū)別在于要素選擇會(huì)選擇要保留或從數(shù)據(jù)集中刪除的要素，而降維會(huì)創(chuàng)建數(shù)據(jù)的投影，從而產(chǎn)生全新的輸入要素。

特征選擇有很多方法，在本文中我將介紹 Scikit-Learn 中 5 個(gè)方法，因?yàn)樗鼈兪亲詈?jiǎn)單但卻非常有用的，讓我們開(kāi)始吧。

1、方差閾值特征選擇

具有較高方差的特征表示該特征內(nèi)的值變化大，較低的方差意味著要素內(nèi)的值相似，而零方差意味著您具有相同值的要素。

方差選擇法，先要計(jì)算各個(gè)特征的方差，然后根據(jù)閾值，選擇方差大于閾值的特征，使用方法我們舉例說(shuō)明：

 

import pandas as pd 
import seaborn as sns 
mpg = sns.load_dataset('mpg').select_dtypes('number') 
mpg.head() 

 

對(duì)于此示例，我僅出于簡(jiǎn)化目的使用數(shù)字特征。在使用方差閾值特征選擇之前，我們需要對(duì)所有這些數(shù)字特征進(jìn)行轉(zhuǎn)換，因?yàn)榉讲钍軘?shù)字刻度的影響。

 

 

 

from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
scaler = StandardScaler() 
mpg = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(mpg), columns = mpg.columns) 
mpg.head() 

 

 

 

所有特征都在同一比例上，讓我們嘗試僅使用方差閾值方法選擇我們想要的特征。假設(shè)我的方差限制為一個(gè)方差。

 

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold 
selector = VarianceThreshold(1) 
selector.fit(mpg) 
mpg.columns[selector.get_support()] 

方差閾值是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征選擇方法。如果我們希望出于監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的而選擇功能怎么辦?那就是我們接下來(lái)要討論的。

2、SelectKBest特征特征

單變量特征選擇是一種基于單變量統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的方法，例如：chi2，Pearson等等。

SelectKBest 的前提是將未經(jīng)驗(yàn)證的統(tǒng)計(jì)測(cè)試與基于 X 和 y 之間的統(tǒng)計(jì)結(jié)果選擇 K 數(shù)的特征相結(jié)合。

 

mpg = sns.load_dataset('mpg') 
mpg = mpg.select_dtypes('number').dropna() 
#Divide the features into Independent and Dependent Variable 
X = mpg.drop('mpg' , axis =1) 
y = mpg['mpg'] 

由于單變量特征選擇方法旨在進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)，因此我們將特征分為獨(dú)立變量和因變量。接下來(lái)，我們將使用SelectKBest，假設(shè)我只想要最重要的兩個(gè)特征。

 

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_regression 
#Select top 2 features based on mutual info regression 
selector = SelectKBest(mutual_info_regression, k =2) 
selector.fit(X, y) 
X.columns[selector.get_support()] 

3、遞歸特征消除(RFE)

遞歸特征消除或RFE是一種特征選擇方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過(guò)在遞歸訓(xùn)練后消除最不重要的特征來(lái)選擇特征。

根據(jù)Scikit-Learn，RFE是一種通過(guò)遞歸考慮越來(lái)越少的特征集來(lái)選擇特征的方法。

• 首先對(duì)估計(jì)器進(jìn)行初始特征集訓(xùn)練，然后通過(guò)coef_attribute或feature_importances_attribute獲得每個(gè)特征的重要性。
• 然后從當(dāng)前特征中刪除最不重要的特征。在修剪后的數(shù)據(jù)集上遞歸地重復(fù)該過(guò)程，直到最終達(dá)到所需的要選擇的特征數(shù)量。

在此示例中，我想使用泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類問(wèn)題，在那里我想預(yù)測(cè)誰(shuí)將生存下來(lái)。

 

#Load the dataset and only selecting the numerical features for example purposes 
titanic = sns.load_dataset('titanic')[['survived', 'pclass', 'age', 'parch', 'sibsp', 'fare']].dropna() 
X = titanic.drop('survived', axis = 1) 
y = titanic['survived'] 

我想看看哪些特征最能幫助我預(yù)測(cè)誰(shuí)可以幸免于泰坦尼克號(hào)事件。讓我們使用LogisticRegression模型獲得最佳特征。

 

from sklearn.feature_selection import RFE 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
# #Selecting the Best important features according to Logistic Regression 
rfe_selector = RFE(estimator=LogisticRegression(),n_features_to_select = 2, step = 1) 
rfe_selector.fit(X, y) 
X.columns[rfe_selector.get_support()] 

默認(rèn)情況下，為RFE選擇的特征數(shù)是全部特征的中位數(shù)，步長(zhǎng)是1.當(dāng)然，你可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行更改。

4、SelectFromModel 特征選擇

Scikit-Learn 的 SelectFromModel 用于選擇特征的機(jī)器學(xué)習(xí)模型估計(jì)，它基于重要性屬性閾值。默認(rèn)情況下，閾值是平均值。

讓我們使用一個(gè)數(shù)據(jù)集示例來(lái)更好地理解這一概念。我將使用之前的數(shù)據(jù)。

 

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel 
sfm_selector = SelectFromModel(estimator=LogisticRegression()) 
sfm_selector.fit(X, y) 
X.columns[sfm_selector.get_support()] 

與RFE一樣，你可以使用任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)選擇功能，只要可以調(diào)用它來(lái)估計(jì)特征重要性即可。你可以使用隨機(jī)森林?；騒GBoost進(jìn)行嘗試。

5、順序特征選擇(SFS)

順序特征選擇是一種貪婪算法，用于根據(jù)交叉驗(yàn)證得分和估計(jì)量來(lái)向前或向后查找最佳特征，它是 Scikit-Learn 版本0.24中的新增功能。方法如下：

• SFS-Forward 通過(guò)從零個(gè)特征開(kāi)始進(jìn)行功能選擇，并找到了一個(gè)針對(duì)單個(gè)特征訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)可以最大化交叉驗(yàn)證得分的特征。
• 一旦選擇了第一個(gè)功能，便會(huì)通過(guò)向所選功能添加新功能來(lái)重復(fù)該過(guò)程。當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)達(dá)到所需數(shù)量的功能時(shí)，該過(guò)程將停止。

讓我們舉一個(gè)例子說(shuō)明。

 

from sklearn.feature_selection import SequentialFeatureSelector 
 
sfs_selector = SequentialFeatureSelector(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select = 3, cv =10, direction ='backward') 
sfs_selector.fit(X, y) 
X.columns[sfs_selector.get_support()] 

結(jié)論

特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的一個(gè)重要方面，對(duì)于模型無(wú)用的特征，不僅影響模型的訓(xùn)練速度，同時(shí)也會(huì)影響模型的效果。