Rekursive Feature-Eliminierung: Was ist das und warum ist es wichtig?

Daten sind das Rückgrat der modernen Entscheidungsfindung, und Unternehmen suchen immer nach Möglichkeiten, wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Maschinelles Lernen ist eine der in Organisationen am häufigsten eingesetzten Techniken zur Datenanalyse, bei der Algorithmen trainiert werden, um Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten zu treffen. Allerdings werden nicht alle Features in einem Dataset gleich erstellt, und einige können sich stärker auf die Leistung des Modells auswirken als andere.

Die rekursive Feature-Eliminierung ist eine beliebte Datenanalysetechnik, die verwendet wird, um irrelevante oder redundante Features aus einem Datensatz zu identifizieren und zu eliminieren, wodurch die Genauigkeit und Effizienz des maschinellen Lernmodells verbessert wird.

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In diesem Artikel werden wir untersuchen, was die Eliminierung rekursiver Funktionen ist, wie sie funktioniert und warum sie für Unternehmen wichtig ist, die aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Daten extrahieren möchten.

Was sind die verschiedenen Techniken für die Merkmalsauswahl?

Die Merkmalsauswahl ist ein entscheidender Schritt beim maschinellen Lernen, bei dem die relevantesten Attribute aus einem Datensatz ausgewählt werden, um ein Modell zu erstellen, das die Ergebnisse genau vorhersagt. Die Auswahl der richtigen Funktionen ist jedoch nicht immer einfach. Es gibt viele verschiedene Techniken, jede mit ihren Stärken und Schwächen. Werfen wir einen Blick auf einige davon!

Filtermethoden

Filtermethoden wählen Merkmale aus, die anhand statistischer Eigenschaften erstellt wurden, z. B. ihre Korrelation mit der Zielvariablen oder Varianz. Diese Methoden sind recheneffizient und können vor dem Trainieren des Modells angewendet werden. Beispiele für Filtermethoden sind der Chi-Quadrat-Test, die korrelationsbasierte Merkmalsauswahl und die Varianz-Schwellenwertbildung.

Wrapper-Methoden

Wrapper-Methoden wählen Features aus, indem sie die Leistung eines maschinellen Lernmodells mit einer Teilmenge von Features bewerten. Diese Methoden sind rechenintensiv, können aber zu einer besseren Modellleistung führen. Beispiele für Wrapper-Methoden umfassen die Eliminierung rekursiver Merkmale, die Vorwärtsauswahl und die Rückwärtseliminierung.

Eingebettete Methoden

Bei eingebetteten Methoden erfolgt die Merkmalsauswahl während des Trainings. Zu diesen Methoden gehören Techniken wie Lasso und Ridge Regression, die den Modellkoeffizienten Strafen hinzufügen, um die weniger signifikanten Merkmale auf Null zu reduzieren.

Hybride Methoden

Hybridverfahren kombinieren verschiedene Merkmalsauswahltechniken, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Diese Methoden sind oft effektiver als die Verwendung eines einzigen Ansatzes allein. Beispiele für Hybridmethoden sind ReliefF und Random Forest Feature Selection.

Im Wesentlichen hängt die Wahl der Merkmalsauswahltechnik von dem spezifischen Problem, dem Datensatz und den verfügbaren Rechenressourcen ab.

Lassen Sie uns nun tiefer in eine der wichtigsten Wrapper-Methoden für die Feature-Eliminierung eintauchen, die rekursive Feature-Eliminierung.

Was ist rekursive Feature-Eliminierung?

Recursive Feature Elimination (RFE) ist eine Wrapper-Methode, die Features rekursiv eliminiert und ein Modell über den verbleibenden erstellt. Es ordnet die Merkmale nach Wichtigkeit und eliminiert die am wenigsten wichtigen, bis die gewünschte Anzahl von Merkmalen erreicht ist. RFE ist ein iterativer Prozess, der wie folgt funktioniert:

1. Trainieren Sie das Modell für alle Funktionen und ordnen Sie sie nach ihrer Wichtigkeit.
2. Eliminieren Sie das unwichtigste Merkmal.
3. Trainieren Sie das Modell wiederholt mit den verbleibenden Merkmalen und eliminieren Sie das am wenigsten signifikante Merkmal, bis die gewünschte Anzahl von Merkmalen erreicht ist.

RFE berücksichtigt die Interaktion zwischen Merkmalen und deren Einfluss auf die Leistung des Modells.

Um zu verstehen, wie RFE funktioniert, betrachten wir ein Beispiel.

Angenommen, wir haben einen Datensatz mit Immobilienpreisen mit zehn verschiedenen Merkmalen, darunter die Anzahl der Schlafzimmer, die Quadratmeterzahl und das Alter des Hauses. Wir wollen ein maschinelles Lernmodell bauen, um den Preis eines Hauses basierend auf diesen Merkmalen vorherzusagen. Wir vermuten jedoch, dass einige der Features möglicherweise nicht wichtig sind und der Leistung des Modells sogar schaden könnten.

Wir können RFE verwenden, um die relevantesten Merkmale zu identifizieren, indem wir das Modell mit allen Merkmalen trainieren und dann rekursiv die unwichtigsten eliminieren, bis wir die optimale Teilmenge erreichen. RFE trainiert das Modell während jeder Iteration und bewertet seine Leistung mithilfe eines Cross-Validation-Sets.

Beispielsweise kann RFE feststellen, dass die Anzahl der Schlafzimmer, die Quadratmeterzahl und der Standort die wichtigsten Merkmale für die Vorhersage von Hauspreisen sind. Andere Merkmale, wie das Alter des Hauses, haben dagegen kaum Einfluss auf die Genauigkeit des Modells.

Warum kam RFE ins Spiel? Was löst es?

Mit zunehmender Verbreitung von maschinellem Lernen erkannten Datenwissenschaftler, dass einige Funktionen möglicherweise irrelevant oder redundant sind, während andere die Genauigkeit des Modells erheblich beeinträchtigen können. Daraus entstand eine der wesentlichen Methoden zum Erstellen effizienter Modelle für maschinelles Lernen – die Feature-Selection-Technik der rekursiven Feature-Eliminierung.

Recursive Feature Elimination (RFE) wurde eingeführt, um einige der Einschränkungen bestehender Methoden zu beheben und sich gleichzeitig als Wrapper-Methode zu entwickeln, die Features rekursiv entfernt und ihre Auswirkungen auf die Leistung des Modells bewertet. Der Prozess wird fortgesetzt, bis die optimale Anzahl von Merkmalen erreicht ist.

RFE löst mehrere Probleme, auf die traditionelle Merkmalsauswahlverfahren stoßen.

• RFE ist ein Rückwärtsauswahlansatz, der mit allen Merkmalen beginnt und dann iterativ die unwichtigsten entfernt. Dieser Ansatz ist der Vorwärtsauswahl überlegen, die mit dem unwichtigsten Merkmal beginnt und weitere hinzufügt, bis die optimale Anzahl erreicht ist.
• RFE vermeidet eine Überanpassung durch Kreuzvalidierung während des Merkmalsauswahlprozesses. Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und zu gut zu den Trainingsdaten passt, was zu einer schlechten Leistung bei neuen Daten führt.
• RFE kann auf jeden Modelltyp angewendet werden, was es zu einer vielseitigen Technik macht, die in vielen verschiedenen Szenarien verwendet werden kann.

Implementierung des RFE-Algorithmus in Python

Python stellt mehrere Bibliotheken bereit, die zur Implementierung des RFE-Algorithmus verwendet werden können. Sehen wir uns nun einige RFE-Python-Beispiele an.

RFE Mit scikit-learn

Scikit-learn ist eine beliebte Bibliothek für maschinelles Lernen in Python, die eine einfache Implementierung des RFE-Algorithmus bietet. Das folgende Code-Snippet zeigt, wie RFE in sci-kit-learn implementiert wird:

aus sklearn.feature_selection RFE importieren

aus sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = Logistische Regression ()

rfe = RFE(model, n_features_to_select=5)

rfe.fit(X, y)

Im obigen Code-Snippet importieren wir zuerst die RFE-Klasse aus dem Feature_Selection-Modul von sci-kit-learn. Anschließend erstellen wir eine Instanz der LogisticRegression-Klasse, die als unser Basisschätzer fungiert. Anschließend erstellen wir eine Instanz der RFE-Klasse, wobei wir den Basisschätzer und die Anzahl der auszuwählenden Features übergeben. Anschließend passen wir das RFE-Objekt an unsere Daten und Labels an.

RFE für die Klassifizierung

Bei Klassifizierungsproblemen entfernt RFE rekursiv Merkmale und baut ein Modell auf den verbleibenden Merkmalen auf. Das Feature-Ranking basiert auf den vom Schätzer berechneten Feature-Importance-Scores. Das folgende Code-Snippet veranschaulicht die Verwendung von RFE für ein Klassifizierungsproblem:

aus sklearn.datasets import make_classification

aus sklearn.feature_selection RFE importieren

aus sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)

model = DecisionTreeClassifier()

rfe = RFE(model, n_features_to_select=5)

rfe.fit(X, y)

print(“Ausgewählte Funktionen: “, rfe.support_)

print(“Feature Ranking: “, rfe.ranking_)

Im obigen Code-Snippet generieren wir zunächst einen synthetischen Datensatz mit der Funktion make_classification von sci-kit-learn. Anschließend erstellen wir eine Instanz der DecisionTreeClassifier-Klasse, die als unser Basisschätzer fungiert. Anschließend erstellen wir eine Instanz der RFE-Klasse, wobei wir den Basisschätzer und die Anzahl der auszuwählenden Features übergeben. Anschließend passen wir das RFE-Objekt in unsere Daten und Etiketten ein und drucken die ausgewählten Merkmale und Rangfolgemerkmale.

RFE-Hyperparameter

RFE hat mehrere Hyperparameter, die für bessere Ergebnisse angepasst werden können. Einige wichtige Hyperparameter sind:

• n_features_to_select: Dieser Hyperparameter bestimmt die Anzahl der auszuwählenden Features.
• step: Dieser Hyperparameter bestimmt die Anzahl der Features, die bei jeder Iteration entfernt werden sollen.Der Standardwert ist 1, was bedeutet, dass bei jeder Iteration ein Feature entfernt wird.
• estimator: Dieser Hyperparameter gibt den zu verwendenden Basisschätzer an.Standardmäßig wird eine lineare SVM verwendet.
• Bewertung: Dieser Hyperparameter gibt die Metrik an, die für das Feature-Ranking verwendet werden soll.Der Standardwert ist None, was bedeutet, dass die Score-Methode des Estimators verwendet wird.
• cv : Dieser Hyperparameter bestimmt die zu verwendende Kreuzvalidierungsstrategie.Der Standardwert ist None, was bedeutet, dass eine dreifache Kreuzvalidierung verwendet wird.

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Zukunft der rekursiven Feature-Eliminierung

Die Zukunft der rekursiven Feature-Eliminierung (RFE) sieht vielversprechend aus, da sie weiterhin eine beliebte Technik für die Feature-Auswahl beim maschinellen Lernen ist. Mit der zunehmenden Menge an generierten Daten und dem Bedarf an effizienteren und genaueren Modellen wird die Merkmalsauswahl zu einem wesentlichen Schritt in der Machine-Learning-Pipeline.

Jüngste Studien haben gezeigt, dass RFE die Leistung von Modellen für maschinelles Lernen erheblich verbessern kann, indem die Dimensionalität der Daten reduziert und irrelevante oder redundante Merkmale eliminiert werden. Beispielsweise wurde RFE in einer Studie des NCBI zur Merkmalsauswahl bei der Klassifizierung von Depressionspatienten auf der Grundlage von Daten der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) verwendet. Die Ergebnisse zeigten, dass RFE eine Untergruppe von Merkmalen auswählte, die stark mit der klinischen Diagnose einer Depression korrelierten.

Da das Gebiet des maschinellen Lernens weiter wächst, besteht ein Bedarf an ausgefeilteren und effizienteren Verfahren zur Auswahl von Merkmalen. Ein Forschungsgebiet, das an Zugkraft gewinnt, ist die Verwendung von Deep Learning für die Merkmalsauswahl. Deep-Learning-Modelle sind jedoch oft rechenintensiv und erfordern das Training großer Datenmengen.

Im Gegensatz dazu ist RFE eine einfache und effektive Technik, die auf verschiedene Modelle und Datensätze angewendet werden kann. Daher ist es wahrscheinlich, dass RFE weiterhin als beliebte Merkmalsauswahltechnik verwendet wird.

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die rekursive Feature-Eliminierung (RFE) eine effektive Technik für die Feature-Auswahl beim maschinellen Lernen ist, die nach ihrer sich entwickelnden Implementierung eine glänzende Zukunft hat. RFE ist eine effektive Merkmalsauswahltechnik, die ihre Verwendung in verschiedenen Bereichen wie medizinischer Diagnose, Bioinformatik und Bildanalyse vorantreibt und zu ihrer unbezwingbaren Expansion beiträgt.

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