特征选择是实用机器学习的重要一步,一般数据集都带有太多的特征用于模型构建,如何找出有用特征是值得关注的内容。
1. Feature selection: All-relevant selection with the Boruta package
特征选择两种方法用于分析:
(1)最少最优特征选择(minimal-optimal feature selection)识别少量特征集合(理想状况最少)给出尽可能优的分类结果;
(2)所有相关特征选择(all-relevant feature selection)识别所有与分类有关的所有特征。
本文使用Boruta包,它使用随机森林分类算法,测量每个特征的重要行(z score)。
2. 使用caret包
使用递归特征消除法,rfe参数
x,预测变量的矩阵或数据框
y,输出结果向量(数值型或因子型)
sizes,用于测试的特定子集大小的整型向量
rfeControl,用于指定预测模型和方法的一系列选项
一些列函数可以用于rfeControl$functions,包括:线性回归(lmFuncs),随机森林(rfFuncs),朴素贝叶斯(nbFuncs),bagged trees(treebagFuncs)和可以用于caret的train函数的函数(caretFuncs)。
1)移除冗余特征
移除高度关联的特征。
Caret R包提供findCorrelation函数,分析特征的关联矩阵,移除冗余特征
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2) 根据重要性进行特征排序
特征重要性可以通过构建模型获取。一些模型,诸如决策树,内建有特征重要性的获取机制。另一些模型,每个特征重要性利用ROC曲线分析获取。
下例加载Pima Indians Diabetes数据集,构建一个Learning Vector Quantization(LVQ)模型。varImp用于获取特征重要性。从图中可以看出glucose, mass和age是前三个最重要的特征,insulin是最不重要的特征。
3)特征选择
自动特征选择用于构建不同子集的许多模型,识别哪些特征有助于构建准确模型,哪些特征没什么帮助。
特征选择的一个流行的自动方法称为 递归特征消除(Recursive Feature Elimination)或RFE。
下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能的特征子集。从图中可以看出当使用4个特征时即可获取与最高性能相差无几的结果。
来源:http://blog.csdn.net/python_learn/article/details/45008073
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