《特征選擇》課件

特征選擇特征選擇是機(jī)器學(xué)習(xí)中非常重要的一步，它可以幫助我們選擇最相關(guān)的特征，從而提高模型的性能。特征選擇可以減少特征數(shù)量，簡(jiǎn)化模型，提高模型的泛化能力，減少過(guò)擬合。簡(jiǎn)介什么是特征選擇？特征選擇是從原始特征集中選擇最具預(yù)測(cè)能力的特征子集的過(guò)程。為什么要進(jìn)行特征選擇？減少特征數(shù)量可以簡(jiǎn)化模型，提高模型的泛化能力，降低訓(xùn)練時(shí)間和成本。特征選擇的作用提高模型的性能，減少噪聲，提高模型的可解釋性。特征選擇的目標(biāo)提高模型性能特征選擇可以消除冗余和無(wú)關(guān)特征，提高模型的泛化能力和預(yù)測(cè)精度。簡(jiǎn)化模型復(fù)雜度減少特征數(shù)量可以降低模型訓(xùn)練時(shí)間和內(nèi)存占用，提高模型的可解釋性。提升模型可解釋性選擇最相關(guān)的特征，可以幫助理解模型的決策過(guò)程，使模型結(jié)果更易于解釋。避免過(guò)擬合減少特征數(shù)量可以防止模型過(guò)度依賴特定特征，降低過(guò)擬合的風(fēng)險(xiǎn)。特征選擇的優(yōu)勢(shì)11.提高模型效率減少冗余特征，降低模型訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源消耗。22.提升模型泛化能力去除噪聲特征，防止模型過(guò)度擬合，提高模型在未知數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)能力。33.簡(jiǎn)化模型解釋選擇有意義的特征，更直觀地理解模型行為和預(yù)測(cè)結(jié)果。44.減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間去除冗余特征，降低數(shù)據(jù)集大小，節(jié)省數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。特征選擇的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)噪聲數(shù)據(jù)噪聲可能會(huì)誤導(dǎo)特征選擇，導(dǎo)致選擇不相關(guān)的特征。數(shù)據(jù)清洗非常重要，但依然很難完全消除噪聲。維度災(zāi)難高維特征空間會(huì)導(dǎo)致模型復(fù)雜度增加，訓(xùn)練時(shí)間變長(zhǎng)，甚至出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題。需要使用合適的特征選擇方法降維。特征之間的相互作用特征之間可能存在復(fù)雜的相互作用，難以通過(guò)單個(gè)特征的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行有效選擇。需要考慮特征之間的協(xié)同效應(yīng)。算法復(fù)雜度一些特征選擇算法計(jì)算復(fù)雜度很高，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，需要權(quán)衡計(jì)算效率和選擇效果。特征選擇的基本步驟數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性。特征選擇選擇合適的特征選擇方法，根據(jù)數(shù)據(jù)類型和目標(biāo)任務(wù)選擇合適的特征。特征評(píng)估使用評(píng)估指標(biāo)評(píng)估選定特征集的性能，確保選取的特征能有效提高模型精度。特征篩選根據(jù)評(píng)估結(jié)果篩選出最佳特征集，并用于模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。特征選擇方法分類過(guò)濾式特征選擇過(guò)濾式方法在特征選擇之前，獨(dú)立地對(duì)每個(gè)特征進(jìn)行評(píng)分或排序，然后根據(jù)評(píng)分或排序結(jié)果選擇特征。這種方法簡(jiǎn)單高效，但可能忽略特征之間的交互作用。包裹式特征選擇包裹式方法將特征選擇視為一個(gè)搜索問(wèn)題，通過(guò)不斷嘗試不同的特征子集，并根據(jù)模型性能評(píng)估特征子集的質(zhì)量。這種方法能夠充分利用特征之間的交互作用，但計(jì)算量較大。嵌入式特征選擇嵌入式方法將特征選擇過(guò)程集成到模型訓(xùn)練過(guò)程中，利用模型自身學(xué)習(xí)到的特征重要性信息進(jìn)行特征選擇。這種方法兼顧了效率和準(zhǔn)確性，是目前較為常用的特征選擇方法。過(guò)濾式特征選擇11.特征評(píng)分基于特征與目標(biāo)變量之間的相關(guān)性評(píng)分，選取得分最高的特征。22.獨(dú)立性評(píng)估衡量特征之間的相互獨(dú)立性，避免選擇冗余或相互依賴的特征。33.特征排名根據(jù)評(píng)分或評(píng)估結(jié)果對(duì)特征進(jìn)行排序，選擇排名靠前的特征。44.特征篩選根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值或特征數(shù)量，篩選出最終的特征子集。包裹式特征選擇模型性能包裹式特征選擇方法通過(guò)不斷訓(xùn)練模型，并根據(jù)模型性能來(lái)評(píng)估特征子集的質(zhì)量。搜索策略這些方法通常采用搜索策略，例如貪婪搜索或窮舉搜索，來(lái)尋找最優(yōu)特征子集。算法復(fù)雜度由于需要多次訓(xùn)練模型，包裹式特征選擇方法的計(jì)算成本相對(duì)較高。嵌入式特征選擇模型訓(xùn)練中在模型訓(xùn)練過(guò)程中，特征選擇作為模型的一部分進(jìn)行。自動(dòng)學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)最相關(guān)的特征，無(wú)需手動(dòng)選擇。特定算法通常與特定機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，例如LASSO回歸。高效便捷簡(jiǎn)化特征選擇過(guò)程，提高效率。過(guò)濾式特征選擇算法卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法，用于評(píng)估兩個(gè)變量之間的獨(dú)立性。它可以用來(lái)選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性較高的特征。互信息法互信息法用于測(cè)量?jī)蓚€(gè)變量之間的相互依賴程度。選擇與目標(biāo)變量互信息較高的特征。皮爾遜相關(guān)系數(shù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)衡量線性關(guān)系的強(qiáng)度。選擇與目標(biāo)變量相關(guān)系數(shù)較高的特征。信息增益信息增益用于衡量特征在分類問(wèn)題中提供的信息量。選擇信息增益較高的特征。卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法卡方檢驗(yàn)用于比較觀察到的頻率與期望頻率之間的差異，評(píng)估它們之間的獨(dú)立性。應(yīng)用場(chǎng)景卡方檢驗(yàn)常用于分析分類變量之間的關(guān)系，例如性別和產(chǎn)品偏好?；バ畔⒎ɑバ畔⒑饬?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量之間相互依賴程度特征選擇選擇與目標(biāo)變量具有較高互信息的特征計(jì)算方法使用概率分布計(jì)算互信息值皮爾遜相關(guān)系數(shù)線性關(guān)系皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間線性關(guān)系的強(qiáng)度和方向。正相關(guān)當(dāng)兩個(gè)變量同時(shí)增大或減小時(shí)，相關(guān)系數(shù)為正值，表明正相關(guān)關(guān)系。負(fù)相關(guān)當(dāng)一個(gè)變量增大而另一個(gè)變量減小時(shí)，相關(guān)系數(shù)為負(fù)值，表明負(fù)相關(guān)關(guān)系。無(wú)相關(guān)當(dāng)兩個(gè)變量之間沒(méi)有線性關(guān)系時(shí)，相關(guān)系數(shù)接近于零。包裹式特征選擇算法11.遞歸特征消除遞歸特征消除（RFE）是一種貪婪搜索算法，通過(guò)迭代地移除最不相關(guān)的特征來(lái)選擇特征子集。22.順序前向選擇順序前向選擇（SFS）從空特征集開(kāi)始，每次迭代添加一個(gè)最相關(guān)的特征，直到達(dá)到預(yù)定的特征數(shù)量。33.順序后向選擇順序后向選擇（SBS）從完整特征集開(kāi)始，每次迭代移除一個(gè)最不相關(guān)的特征，直到達(dá)到預(yù)定的特征數(shù)量。遞歸特征消除遞歸特征消除遞歸特征消除是一種逐步刪除特征的方法，每次迭代移除最不重要的特征，直到達(dá)到預(yù)定的特征數(shù)量或模型性能指標(biāo)滿足要求。迭代過(guò)程算法首先訓(xùn)練一個(gè)模型，然后根據(jù)特征的重要性評(píng)分移除最不重要的特征，并重復(fù)該過(guò)程，直到剩余的特征數(shù)量達(dá)到目標(biāo)或模型性能指標(biāo)滿足要求。順序前向選擇逐步添加順序前向選擇是一種逐步添加特征的方法。從空集開(kāi)始，每次選擇能使模型性能最好的特征，并將其添加到特征集中。貪婪算法順序前向選擇是一種貪婪算法，它在每一步中都選擇局部最優(yōu)解，而不是全局最優(yōu)解。這種方法可能導(dǎo)致找到的特征集不是最優(yōu)的，但通常能夠獲得良好的性能。迭代過(guò)程該過(guò)程會(huì)持續(xù)進(jìn)行，直到添加新的特征不再提高模型性能，或者達(dá)到預(yù)設(shè)的特征數(shù)量為止。順序后向選擇逐步排除順序后向選擇是一種貪心算法，從所有特征開(kāi)始，逐步排除最不重要的特征。模型評(píng)估每次移除一個(gè)特征后，使用預(yù)定義的評(píng)估指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型性能。迭代過(guò)程重復(fù)該過(guò)程，直到移除所有不重要的特征，最終選擇最佳特征子集。隨機(jī)森林特征重要性通過(guò)觀察每個(gè)特征在所有決策樹(shù)中被選中的次數(shù)，可以估算出每個(gè)特征的重要性。集成學(xué)習(xí)隨機(jī)森林通過(guò)組合多個(gè)決策樹(shù)來(lái)提高模型的預(yù)測(cè)能力，降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。隨機(jī)性隨機(jī)森林在構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，會(huì)隨機(jī)選擇特征和樣本，進(jìn)一步提高模型的魯棒性。嵌入式特征選擇算法11.結(jié)合模型訓(xùn)練嵌入式方法在模型訓(xùn)練過(guò)程中同時(shí)進(jìn)行特征選擇。22.優(yōu)勢(shì)能夠根據(jù)模型的特定需求選擇最優(yōu)特征，提高模型的泛化能力。33.常用算法LASSO回歸、嶺回歸、決策樹(shù)等算法。LASSO回歸LASSO回歸原理LASSO回歸是一種線性回歸方法，它通過(guò)向線性模型添加懲罰項(xiàng)，實(shí)現(xiàn)特征選擇。懲罰項(xiàng)正則化系數(shù)λ控制特征的權(quán)重，系數(shù)為零的特征被排除。LASSO回歸可以有效地處理高維數(shù)據(jù)，提高模型的泛化能力。它在處理具有冗余特征和噪聲特征的數(shù)據(jù)集方面尤其有效。嶺回歸正則化技術(shù)嶺回歸是一種正則化技術(shù)，它通過(guò)在損失函數(shù)中添加一個(gè)正則化項(xiàng)來(lái)防止過(guò)擬合。收縮系數(shù)嶺回歸通過(guò)收縮系數(shù)來(lái)減少模型復(fù)雜度，并提高模型的泛化能力。參數(shù)調(diào)整嶺回歸需要調(diào)整正則化參數(shù)，以找到最佳的模型復(fù)雜度和泛化能力。決策樹(shù)11.決策樹(shù)構(gòu)建通過(guò)遞歸劃分?jǐn)?shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)子集，每個(gè)子集對(duì)應(yīng)一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)。22.特征選擇選擇最優(yōu)特征作為劃分依據(jù)，最大化數(shù)據(jù)純度。33.停止條件當(dāng)數(shù)據(jù)純度達(dá)到閾值、達(dá)到最大深度或數(shù)據(jù)量不足時(shí)，停止劃分。44.預(yù)測(cè)根據(jù)測(cè)試樣本的特征值，從根節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。特征選擇評(píng)估指標(biāo)精確度預(yù)測(cè)結(jié)果中正確分類的樣本數(shù)占所有預(yù)測(cè)樣本數(shù)的比例召回率預(yù)測(cè)結(jié)果中正確分類的樣本數(shù)占所有真實(shí)樣本數(shù)的比例F1-score精確率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評(píng)估模型性能ROC曲線用于衡量模型在不同閾值下的分類能力精確度精確度是分類模型中一個(gè)重要的評(píng)估指標(biāo)。它衡量了模型預(yù)測(cè)結(jié)果中正確預(yù)測(cè)的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例。例如，在垃圾郵件分類任務(wù)中，精確度表示被模型預(yù)測(cè)為垃圾郵件的樣本中，真正是垃圾郵件的樣本所占的比例。精確度通常與召回率一起使用，以全面評(píng)估模型的性能。精確度和召回率之間存在權(quán)衡關(guān)系，提高精確度可能會(huì)降低召回率，反之亦然。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體任務(wù)選擇合適的指標(biāo)權(quán)衡。召回率召回率，也稱為敏感度或真陽(yáng)性率，是機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的重要指標(biāo)之一。它衡量模型能夠識(shí)別出所有正樣本的能力，也就是能夠正確預(yù)測(cè)所有正樣本的比例。1定義召回率=TP/(TP+FN)2TP真正例3FN假負(fù)例4應(yīng)用召回率在醫(yī)療診斷、欺詐檢測(cè)等領(lǐng)域非常重要。F1-scoreF1-score精確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)。公式F1=2*(精確率*召回率)/(精確率+召回率)范圍0到1之間意義越高越好，表示模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和完整性更好。ROC曲線ROC曲線（接收者操作特征曲線）是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的評(píng)估二分類模型性能的指標(biāo)。它以真陽(yáng)性率（TPR）為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率（FPR）為橫坐標(biāo)繪制的曲線。ROC曲線越靠近左上角，模型的性能越好。1TPR真陽(yáng)性率1FPR假陽(yáng)性率1AUC曲線下面積實(shí)踐應(yīng)用圖像分類在圖像分類任務(wù)中，選擇更具區(qū)分性的特征可以顯著提高模型的準(zhǔn)確率。文本分類特征選擇可以有效減少文本數(shù)據(jù)的維度，提高模型的效率和性能。推薦系統(tǒng)選擇用戶和物品的有效特征可以提升推薦系統(tǒng)的個(gè)性化推薦效果。金融風(fēng)控特征選擇有助于識(shí)別關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，提高金融模型的預(yù)測(cè)能力和準(zhǔn)確性?？偨Y(jié)特征選