【机器学习】包裹式特征选择之基于模型的特征选择法

引言:

在机器学习的世界里，特征选择是一项至关重要的任务。它关乎如何从海量的数据中筛选出最具代表性的特征，从而提高模型的性能和效率。其中，基于模型的特征选择法，又称为包裹式特征选择，是一种利用机器学习模型自身性能来评估特征重要性的方法。

一 初步了解

1.1 概念

基于模型的特征选择法是一种在机器学习中广泛应用的特征选择方法，它紧密结合了特征选择过程和模型的训练过程。

在基于模型的特征选择法中，特征的选择不再是独立于模型的过程，而是与模型的构建和训练紧密相关。

具体来说，在每次迭代中，我们可以尝试添加或移除某些特征，然后重新训练模型，并评估模型在新的特征组合下的性能。

基于模型的特征选择法的优点在于它能够考虑到特征之间的相互作用和依赖关系，而不仅仅是基于统计相关性进行特征选择。

1.2 类比

假设你是一位音乐制作人，正在筹备一张新的音乐专辑。在这张专辑中，你需要从大量的音乐素材中选择出最适合你音乐风格的元素，如旋律、节奏、乐器等。

在这个例子中，你的音乐专辑就是你的模型，而音乐素材就是特征。

类比到基于模型的特征选择法，你并不会仅仅依赖于音乐素材本身的属性（如音符的复杂性、乐器的种类等）来做出选择，而是会考虑这些素材在你的音乐中的整体效果。

你会尝试不同的素材组合，观察它们对整首歌曲的氛围、情感表达以及听众反应的影响。通过多次尝试和调整，你会找到那些最能凸显你音乐风格的素材组合。

通过这个音乐制作的例子，我们可以更加形象地理解基于模型的特征选择法的概念。

1.3 与递归特征消除法的区别

包裹式特征选择中基于模型的特征选择法与递归特征消除法虽然都是特征选择的重要方法，但它们之间存在一些显著的不同。

首先，基于模型的特征选择法主要依赖于机器学习模型的训练结果来评估特征的重要性。

这种方法能够考虑到特征之间的相互作用和依赖关系，选择出更适应特定模型的特征组合。

而递归特征消除法则是一种更具体的特征选择方法。

递归特征消除法通过逐步消除特征的方式，能够在保证模型性能的同时，降低模型的复杂度，提高计算效率。

两者的主要区别在于它们的操作方式和目标。

在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的问题和数据集。

同时，我们也可以尝试结合使用这两种方法，以获得更好的特征选择效果。

二 具体步骤

流程图

各个步骤介绍如下：

2.1 数据准备：

首先，准备好数据集，并对其进行必要的预处理，如数据清洗、缺失值处理、归一化等。

2.2 选择初始特征集：

根据问题的性质和数据的特性，可以选择一个初始的特征子集作为起点。

2.3 选择模型：

根据问题的类型（如分类、回归等）和数据的特点，选择一个合适的机器学习模型作为特征选择的基础。

2.4 模型训练与评估：

使用初始特征集训练模型，并对模型进行评估。

2.5 特征重要性评估：

基于模型的训练结果，评估每个特征的重要性。

2.6 选择新的特征子集：

根据特征重要性的评估结果，选择一个新的特征子集。

2.7 迭代与优化：

重复步骤4到6，使用新的特征子集重新训练模型，并评估模型的性能。

2.8 确定最终特征集：

经过多次迭代和优化后，选择出最终的特征子集。

需要注意的是，基于模型的特征选择法是一个迭代优化的过程，需要多次尝试和调整才能找到最优的特征子集。

因此，在实际应用中，需要结合具体的问题和数据集，选择合适的模型和特征选择方法。

三 优缺点以及适用场景

3.1 优点：

1 针对性强：

2 性能提升：

3.2 缺点：

1 计算开销大：

2 可能过拟合：

3.3 适用场景：

1 对模型性能要求高：

2 特征间存在复杂关系：

3 有足够的计算资源：

需要注意的是，基于模型的特征选择法虽然具有诸多优点，但并非所有情况下都是最优选择。

在实际应用中，应根据问题的性质、数据的特性以及计算资源的限制，选择合适的特征选择方法。此外，还可以考虑结合其他特征选择方法（如过滤式特征选择、嵌入式特征选择等），以获得更好的特征选择效果。

四 代码示例及分析

1 导入必要的库

import numpy as np    
from sklearn.datasets import load_iris    
from sklearn.model_selection import train_test_split    
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier    
from sklearn.feature_selection import selectfrommodel    
from sklearn.metrics import accuracy_score

分析：

2 加载数据集

iris = load_iris()    
x = iris.data    
y = iris.target

分析：

3 划分训练集和测试集

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,
 y, test_size=0.2, random_state=42)

分析：

4 初始化随机森林分类器

clf = randomforestclassifier(n_estimators=100, 
random_state=0, n_jobs=-1)

分析：

5 训练模型

clf.fit(x_train, y_train)

分析：

6 获取特征重要性

importances = clf.feature_importances_

分析：

7 打印特征重要性

print("feature importances:", importances)

分析：

8 使用selectfrommodel选择特征

sfm = selectfrommodel(clf, threshold='median')    
x_important_train = sfm.fit_transform(x_train, y_train)

分析：

9 使用选定的特征子集训练模型

clf_important = randomforestclassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)    
clf_important.fit(x_important_train, y_train)

分析：

10 使用测试集进行预测

y_pred_important = clf_important.predict(sfm.transform(x_test))

分析：

11 计算准确率

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_important)    
 print(f"accuracy with important features: {accuracy}")

分析：

完整代码：

import numpy as np  
from sklearn.datasets import load_iris  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier  
from sklearn.feature_selection import selectfrommodel  
from sklearn.metrics import accuracy_score  
  
# 加载数据集  
iris = load_iris()  
x = iris.data  
y = iris.target  
  
# 划分训练集和测试集  
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 初始化随机森林分类器  
clf = randomforestclassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)  
  
# 训练模型  
clf.fit(x_train, y_train)  
  
# 获取特征重要性  
importances = clf.feature_importances_  
  
# 打印特征重要性  
print("feature importances:", importances)  
  
# 使用selectfrommodel选择特征  
sfm = selectfrommodel(clf, threshold='median')  # 使用中位数作为阈值选择特征  
x_important_train = sfm.fit_transform(x_train, y_train)  
  
# 使用选定的特征子集训练模型  
clf_important = randomforestclassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)  
clf_important.fit(x_important_train, y_train)  
  
# 使用测试集进行预测  
y_pred_important = clf_important.predict(sfm.transform(x_test))  
  
# 计算准确率  
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_important)  
print(f"accuracy with important features: {accuracy}")

上面的代码只进行了一次特征选择。它使用随机森林的特征重要性得分，并通过selectfrommodel类基于阈值选择特征。如果你想进行多次特征选择，你可以通过调整阈值来多次运行这个过程。

示例

import numpy as np  
from sklearn.datasets import load_iris  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.ensemble import randomforestclassifier  
from sklearn.feature_selection import selectfrommodel  
from sklearn.metrics import accuracy_score  
  
# 加载数据集  
iris = load_iris()  
x = iris.data  
y = iris.target  
  
# 划分训练集和测试集  
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 初始化随机森林分类器  
clf = randomforestclassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)  
  
# 训练随机森林模型  
clf.fit(x_train, y_train)  
  
# 获取特征重要性  
importances = clf.feature_importances_  
  
# 设定多次特征选择的阈值列表，这里使用特征重要性得分的不同百分比作为阈值  
thresholds = [np.mean(importances), np.median(importances), np.max(importances) * 0.5]  
  
# 存储每次特征选择后的特征数量和对应的模型精度  
selected_feature_counts = []  
accuracies = []  
  
# 进行多次特征选择  
for threshold in thresholds:  
    # 使用selectfrommodel进行特征选择  
    sfm = selectfrommodel(clf, threshold=threshold)  
    x_train_reduced = sfm.fit_transform(x_train, y_train)  
    x_test_reduced = sfm.transform(x_test)  
      
    # 记录选择的特征数量  
    selected_feature_counts.append(x_train_reduced.shape[1])  
      
    # 使用选定的特征子集训练新的模型  
    clf_reduced = randomforestclassifier(n_estimators=100, random_state=0, n_jobs=-1)  
    clf_reduced.fit(x_train_reduced, y_train)  
      
    # 使用测试集进行预测  
    y_pred_reduced = clf_reduced.predict(x_test_reduced)  
      
    # 计算准确率并存储  
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_reduced)  
    accuracies.append(accuracy)  
      
    print(f"threshold: {threshold}, selected features: {x_train_reduced.shape[1]}, accuracy: {accuracy}")  
  
# 打印最终的特征选择结果和对应的模型精度  
print("final selected feature counts:", selected_feature_counts)  
print("final accuracies:", accuracies)

在这个例子中，我们定义了一个阈值列表thresholds，其中包含不同的特征重要性得分百分比。然后，我们遍历这个列表，每次使用一个阈值来执行特征选择，并训练一个新的模型来评估性能。最后，我们打印出每次特征选择后选择的特征数量和对应的模型准确率。

这样，你就可以观察到随着阈值的变化，选择的特征数量和模型性能是如何变化的。

总结

通过本文的介绍，我们深入了解了基于模型的特征选择法的原理、步骤、优缺点及适用场景。

同时，我们也看到了这种方法的局限性，例如计算量大、对模型的选择敏感等。

此外，本文还通过具体的代码示例分析了基于模型的特征选择法的实际应用效果，让读者更加直观地理解了这种方法的具体操作步骤和可能遇到的问题。