Eliminación de funciones recursivas: ¿qué es y por qué es importante?

Los datos son la columna vertebral de la toma de decisiones moderna, y las empresas siempre buscan formas de extraer información valiosa de ellos. El aprendizaje automático es una de las técnicas más comunes implementadas en las organizaciones para el análisis de datos, lo que implica entrenar algoritmos para hacer predicciones basadas en datos históricos. Sin embargo, no todas las características de un conjunto de datos se crean de la misma manera y algunas pueden tener un mayor impacto en el rendimiento del modelo que otras.

La eliminación recursiva de características es una técnica popular de análisis de datos que se utiliza para identificar y eliminar características irrelevantes o redundantes de un conjunto de datos, lo que mejora la precisión y la eficiencia del modelo de aprendizaje automático.

Obtenga la certificación de aprendizaje automático de las mejores universidades del mundo. Obtenga programas Master, Executive PGP o Advanced Certificate para acelerar su carrera.

En este artículo, exploraremos qué es la eliminación recursiva de funciones , cómo funciona y por qué es importante para las empresas que buscan extraer información significativa de sus datos.

¿Cuáles son las diferentes técnicas para la selección de características?

La selección de características es un paso crucial en el aprendizaje automático que implica seleccionar los atributos más relevantes de un conjunto de datos para construir un modelo que prediga los resultados con precisión. Sin embargo, seleccionar las características correctas no siempre es sencillo. Hay muchas técnicas diferentes, cada una con sus fortalezas y debilidades. ¡Echemos un vistazo a algunos de ellos!

Métodos de filtrado

Los métodos de filtro seleccionan características creadas en propiedades estadísticas, como su correlación con la variable objetivo o la varianza. Estos métodos son computacionalmente eficientes y se pueden aplicar antes de entrenar el modelo. Los ejemplos de métodos de filtro incluyen la prueba de chi-cuadrado, la selección de características basada en la correlación y el umbral de varianza.

Métodos de envoltura

Los métodos Wrapper seleccionan funciones evaluando el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático con un subconjunto de funciones. Estos métodos son computacionalmente costosos pero pueden conducir a un mejor rendimiento del modelo. Los ejemplos de métodos de envoltorio incluyen Eliminación de características recursivas, Selección hacia adelante y Eliminación hacia atrás.

Métodos integrados

Para los métodos integrados, la selección de funciones se produce durante el entrenamiento. Estos métodos incluyen técnicas como Lasso y Ridge Regression, que agregan penalizaciones a los coeficientes del modelo para reducir a cero las características menos significativas.

Métodos híbridos

Los métodos híbridos combinan diferentes técnicas de selección de características para lograr mejores resultados. Estos métodos a menudo son más efectivos que usar un solo enfoque solo. Los ejemplos de métodos híbridos incluyen ReliefF y Random Forest Feature Selection.

En esencia, la elección de la técnica de selección de características depende del problema específico, el conjunto de datos y los recursos computacionales disponibles.

Ahora, profundicemos en uno de los métodos de envoltura más cruciales para la eliminación de características, la eliminación recursiva de características.

¿Qué es la eliminación recursiva de características?

La eliminación recursiva de características (RFE) es un método contenedor que elimina recursivamente las características y crea un modelo sobre las restantes. Clasifica las funciones según su importancia y elimina las menos importantes hasta alcanzar el número deseado de funciones. RFE es un proceso iterativo que funciona de la siguiente manera:

1. Entrene al modelo en todas las características y clasifíquelas según su importancia.
2. Eliminar la característica menos importante.
3. Entrene repetidamente el modelo en las características restantes y elimine la característica menos significativa hasta alcanzar el número deseado de características.

RFE considera la interacción entre las características y su impacto en el rendimiento del modelo.

Para comprender cómo funciona RFE, consideremos un ejemplo.

Supongamos que tenemos un conjunto de datos de precios de viviendas con diez características diferentes, incluida la cantidad de habitaciones, los pies cuadrados y la antigüedad de la casa. Queremos construir un modelo de aprendizaje automático para predecir el precio de una casa en función de estas características. Sin embargo, sospechamos que algunas de las funciones pueden no ser importantes e incluso podrían dañar el rendimiento del modelo.

Podemos usar RFE para identificar las características más relevantes entrenando el modelo con todas las características y luego eliminando recursivamente las menos importantes hasta llegar al subconjunto óptimo. RFE entrena el modelo durante cada iteración y evalúa su rendimiento mediante un conjunto de validación cruzada.

Por ejemplo, RFE puede determinar que la cantidad de habitaciones, los pies cuadrados y la ubicación son las características más críticas para predecir los precios de la vivienda. Por el contrario, otras características, como la edad de la casa, tienen poco impacto en la precisión del modelo.

¿Por qué RFE entró en escena? ¿Qué soluciona?

A medida que el aprendizaje automático se hizo más frecuente, los científicos de datos se dieron cuenta de que algunas funciones podrían ser irrelevantes o redundantes, mientras que otras pueden afectar significativamente la precisión del modelo. Esto dio origen a uno de los métodos esenciales para construir modelos eficientes de aprendizaje automático: la técnica de selección de características de eliminación recursiva de características.

La Eliminación recursiva de funciones (RFE) se introdujo para abordar algunas de las limitaciones de los métodos existentes y, al mismo tiempo, emerge como un método contenedor que elimina recursivamente las funciones y evalúa su impacto en el rendimiento del modelo. El proceso continúa hasta que se alcanza el número óptimo de funciones.

RFE resuelve varios problemas que encuentran las técnicas tradicionales de selección de características.

• RFE es un enfoque de selección hacia atrás que comienza con todas las funciones y luego elimina las menos importantes de forma iterativa. Este enfoque es superior a la selección directa, que comienza con la característica menos importante y agrega más hasta que se alcanza el número óptimo.
• RFE evita el sobreajuste mediante la validación cruzada durante el proceso de selección de funciones. El sobreajuste ocurre cuando un modelo es demasiado complejo y se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento, lo que da como resultado un rendimiento deficiente en los datos nuevos.
• RFE se puede aplicar a cualquier tipo de modelo, por lo que es una técnica versátil que se puede utilizar en muchos escenarios diferentes.

Implementando el algoritmo RFE en Python

Python proporciona varias bibliotecas que se pueden usar para implementar el algoritmo RFE. Ahora echemos un vistazo a algunos ejemplos de RFE Python.

RFE con scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca popular de aprendizaje automático en Python que proporciona una implementación simple del algoritmo RFE. El siguiente fragmento de código demuestra cómo implementar RFE en sci-kit-learn:

de sklearn.feature_selection importar RFE

de sklearn.linear_model import LogisticRegression

modelo = LogisticRegression()

rfe = RFE(modelo, n_features_to_select=5)

rfe.fit(X, y)

En el fragmento de código anterior, primero importamos la clase RFE del módulo feature_selection de sci-kit-learn. Luego creamos una instancia de la clase LogisticRegression, que actuará como nuestro estimador base. Luego creamos una instancia de la clase RFE, pasando el estimador base y la cantidad de características para seleccionar. Luego ajustamos el objeto RFE a nuestros datos y etiquetas.

RFE para Clasificación

En los problemas de clasificación, RFE elimina recursivamente las características y construye un modelo sobre las características restantes. La clasificación de características se basa en las puntuaciones de importancia de características calculadas por el estimador. El siguiente fragmento de código demuestra el uso de RFE para un problema de clasificación:

de sklearn.datasets importar make_classification

de sklearn.feature_selection importar RFE

de sklearn.tree importar DecisionTreeClassifier

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

modelo = DecisionTreeClassifier()

rfe = RFE(modelo, n_features_to_select=5)

rfe.fit(X, y)

imprimir ("Características seleccionadas: ", rfe.support_)

print(“Clasificación de funciones: “, rfe.ranking_)

En el fragmento de código anterior, primero generamos un conjunto de datos sintéticos mediante la función make_classification de sci-kit-learn. Luego creamos una instancia de la clase DecisionTreeClassifier, que actuará como nuestro estimador base. Luego creamos una instancia de la clase RFE, pasando el estimador base y la cantidad de características para seleccionar. Luego ajustamos el objeto RFE en nuestros datos y etiquetas, imprimiendo las características elegidas y clasificando las características.

Hiperparámetros RFE

RFE tiene varios hiperparámetros que se pueden ajustar para obtener mejores resultados. Algunos hiperparámetros importantes son:

• n_features_to_select: Este hiperparámetro determina el número de características a seleccionar.
• paso: este hiperparámetro determina la cantidad de funciones que se eliminarán en cada iteración.El valor predeterminado es 1, lo que significa que se elimina una función en cada iteración.
• estimador: Este hiperparámetro especifica el estimador base a utilizar.De forma predeterminada, se utiliza una SVM lineal.
• puntuación: este hiperparámetro especifica la métrica que se utilizará para la clasificación de características.El valor predeterminado es Ninguno, lo que significa que se utiliza el método de puntuación del estimador.
• cv : este hiperparámetro determina la estrategia de validación cruzada a utilizar.El valor predeterminado es Ninguno, lo que significa que se utiliza una validación cruzada triple.

Los mejores cursos de aprendizaje automático y cursos de inteligencia artificial en línea

Futuro de la eliminación de características recursivas

El futuro de la Eliminación recursiva de funciones (RFE) parece prometedor, ya que sigue siendo una técnica popular para la selección de funciones en el aprendizaje automático. Con la creciente cantidad de datos que se generan y la necesidad de modelos más eficientes y precisos, la selección de funciones se está convirtiendo en un paso esencial en la canalización del aprendizaje automático.

Estudios recientes han demostrado que RFE puede mejorar significativamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático al reducir la dimensionalidad de los datos y eliminar características irrelevantes o redundantes. Por ejemplo, en un estudio realizado por NCBI , se utilizó RFE para la selección de características en la clasificación de pacientes con depresión en función de los datos de resonancia magnética funcional (fMRI). Los resultados mostraron que RFE seleccionó un subconjunto de características altamente correlacionadas con el diagnóstico clínico de depresión.

A medida que el campo del aprendizaje automático continúa creciendo, existe la necesidad de técnicas de selección de características más sofisticadas y eficientes. Un área de investigación que está ganando terreno es el uso del aprendizaje profundo para la selección de características. Sin embargo, los modelos de aprendizaje profundo suelen ser costosos desde el punto de vista computacional y requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento.

Por el contrario, RFE es una técnica simple y efectiva que se puede aplicar a varios modelos y conjuntos de datos. Por lo tanto, es probable que RFE se siga utilizando como una técnica popular de selección de características.

Habilidades de aprendizaje automático bajo demanda

Conclusión

En conclusión, la eliminación recursiva de características (RFE) es una técnica eficaz para la selección de características en el aprendizaje automático que prevé un futuro brillante tras su implementación en evolución. RFE, al ser una técnica de selección de características eficaz, está impulsando su uso en diversos dominios, como el diagnóstico médico, la bioinformática y el análisis de imágenes, lo que se suma a su expansión indomable.

Si desea obtener más información sobre el aprendizaje automático y la IA, considere inscribirse en el programa de Diploma PG de aprendizaje automático e IA de upGrad en colaboración con IIIT Bangalore. Este completo programa cubre las últimas herramientas y técnicas en aprendizaje automático e IA, incluidas técnicas de selección de características como RFE.

Este programa le brindará las habilidades y los conocimientos necesarios para crear e implementar modelos de aprendizaje automático para aplicaciones del mundo real.

¡ Solicite ahora y obtenga varios beneficios del aprendizaje inmersivo con upGrad!

También puede consultar nuestroscursos gratuitosofrecidos por upGrad en administración, ciencia de datos, aprendizaje automático, marketing digital y tecnología.Todos estos cursos tienen recursos de aprendizaje de primer nivel, conferencias semanales en vivo, asignaciones de la industria y un certificado de finalización del curso, ¡todo sin costo!

Blogs populares de IA y ML y cursos gratuitos