Élimination récursive des fonctionnalités : qu'est-ce que c'est et pourquoi est-ce important ?

Les données sont l'épine dorsale de la prise de décision moderne, et les entreprises recherchent toujours des moyens d'en extraire des informations précieuses. L'apprentissage automatique est l'une des techniques les plus couramment déployées dans les organisations pour l'analyse de données, qui implique la formation d'algorithmes pour faire des prédictions basées sur des données historiques. Cependant, toutes les fonctionnalités d'un jeu de données ne sont pas créées égales, et certaines peuvent avoir un impact plus important sur les performances du modèle que d'autres.

L'élimination récursive des caractéristiques est une technique d'analyse de données populaire utilisée pour identifier et éliminer les caractéristiques non pertinentes ou redondantes d'un ensemble de données, améliorant ainsi la précision et l'efficacité du modèle d'apprentissage automatique.

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Dans cet article, nous allons explorer ce qu'est l'élimination récursive des fonctionnalités , comment cela fonctionne et pourquoi c'est important pour les entreprises qui cherchent à extraire des informations significatives de leurs données.

Quelles sont les différentes techniques de sélection des fonctionnalités ?

La sélection des fonctionnalités est une étape cruciale de l'apprentissage automatique qui consiste à sélectionner les attributs les plus pertinents d'un ensemble de données pour créer un modèle qui prédit avec précision les résultats. Cependant, sélectionner les bonnes fonctionnalités n'est pas toujours simple. Il existe de nombreuses techniques différentes, chacune avec ses forces et ses faiblesses. Jetons un coup d'œil à certains d'entre eux !

Méthodes de filtrage

Les méthodes de filtrage sélectionnent des caractéristiques créées sur des propriétés statistiques, telles que leur corrélation avec la variable ou la variance cible. Ces méthodes sont efficaces sur le plan informatique et peuvent être appliquées avant l'entraînement du modèle. Des exemples de méthodes de filtrage incluent le test du chi carré, la sélection de caractéristiques basée sur la corrélation et le seuillage de la variance.

Méthodes d'emballage

Les méthodes wrapper sélectionnent les fonctionnalités en évaluant les performances d'un modèle d'apprentissage automatique avec un sous-ensemble de fonctionnalités. Ces méthodes sont coûteuses en calcul mais peuvent conduire à de meilleures performances du modèle. Des exemples de méthodes wrapper incluent l'élimination récursive de caractéristiques, la sélection vers l'avant et l'élimination vers l'arrière.

Méthodes embarquées

Pour les méthodes intégrées, la sélection des fonctionnalités se produit pendant la formation. Ces méthodes incluent des techniques telles que Lasso et Ridge Regression, qui ajoutent des pénalités aux coefficients du modèle pour réduire à zéro les caractéristiques les moins significatives.

Méthodes hybrides

Les méthodes hybrides combinent différentes techniques de sélection de caractéristiques pour obtenir de meilleurs résultats. Ces méthodes sont souvent plus efficaces que l'utilisation d'une seule approche. Des exemples de méthodes hybrides incluent ReliefF et Random Forest Feature Selection.

Essentiellement, le choix de la technique de sélection des caractéristiques dépend du problème spécifique, de l'ensemble de données et des ressources de calcul disponibles.

Maintenant, approfondissons l'une des méthodes d'encapsulation les plus cruciales pour l'élimination des fonctionnalités, l'élimination récursive des fonctionnalités.

Qu'est-ce que l'élimination récursive des fonctionnalités ?

L'élimination récursive des fonctionnalités (RFE) est une méthode wrapper qui élimine de manière récursive les fonctionnalités et construit un modèle sur les autres. Il classe les fonctionnalités en fonction de leur importance et élimine les moins importantes jusqu'à ce que le nombre de fonctionnalités souhaité soit atteint. RFE est un processus itératif qui fonctionne comme suit :

1. Entraînez le modèle sur toutes les fonctionnalités et classez-les en fonction de leur importance.
2. Éliminez la caractéristique la moins importante.
3. Entraînez le modèle à plusieurs reprises sur les fonctionnalités restantes et éliminez la fonctionnalité la moins significative jusqu'à ce que le nombre de fonctionnalités souhaité soit atteint.

RFE considère l'interaction entre les caractéristiques et leur impact sur les performances du modèle.

Pour comprendre le fonctionnement de RFE, prenons un exemple.

Supposons que nous disposions d'un ensemble de données sur les prix des logements avec dix caractéristiques différentes, notamment le nombre de chambres, la superficie en pieds carrés et l'âge de la maison. Nous voulons construire un modèle d'apprentissage automatique pour prédire le prix d'une maison en fonction de ces caractéristiques. Cependant, nous soupçonnons que certaines fonctionnalités peuvent ne pas être importantes et pourraient même nuire aux performances du modèle.

Nous pouvons utiliser RFE pour identifier les fonctionnalités les plus pertinentes en entraînant le modèle avec toutes les fonctionnalités, puis en éliminant de manière récursive les moins importantes jusqu'à ce que nous atteignions le sous-ensemble optimal. RFE entraîne le modèle à chaque itération et évalue ses performances à l'aide d'un ensemble de validation croisée.

Par exemple, RFE peut déterminer que le nombre de chambres, la superficie en pieds carrés et l'emplacement sont les caractéristiques les plus critiques pour prédire les prix des maisons. En revanche, d'autres caractéristiques, telles que l'âge de la maison, ont peu d'impact sur la précision du modèle.

Pourquoi RFE est-il entré en scène ? Qu'est-ce que ça résout ?

À mesure que l'apprentissage automatique devenait plus répandu, les scientifiques des données ont réalisé que certaines fonctionnalités pouvaient être non pertinentes ou redondantes tandis que d'autres pouvaient avoir un impact significatif sur la précision du modèle. Cela a donné naissance à l'une des méthodes essentielles pour construire des modèles d'apprentissage automatique efficaces - la technique de sélection de caractéristiques d'élimination récursive de caractéristiques.

L'élimination récursive des fonctionnalités (RFE) a été introduite pour répondre à certaines des limitations des méthodes existantes tout en émergeant comme une méthode wrapper qui supprime de manière récursive les fonctionnalités et évalue leur impact sur les performances du modèle. Le processus se poursuit jusqu'à ce que le nombre optimal de fonctionnalités soit atteint.

RFE résout plusieurs problèmes rencontrés par les techniques traditionnelles de sélection de caractéristiques.

• RFE est une approche de sélection en amont qui commence par toutes les fonctionnalités, puis supprime les moins importantes de manière itérative. Cette approche est supérieure à la sélection directe, qui commence par la caractéristique la moins importante et en ajoute jusqu'à ce que le nombre optimal soit atteint.
• RFE évite le surajustement par validation croisée lors du processus de sélection des fonctionnalités. Le surajustement se produit lorsqu'un modèle est trop complexe et s'adapte trop bien aux données d'apprentissage, ce qui entraîne de mauvaises performances sur les nouvelles données.
• RFE peut être appliqué à n'importe quel type de modèle, ce qui en fait une technique polyvalente qui peut être utilisée dans de nombreux scénarios différents.

Implémentation de l'algorithme RFE en Python

Python fournit plusieurs bibliothèques qui peuvent être utilisées pour implémenter l'algorithme RFE. Voyons maintenant quelques exemples RFE Python.

RFE Avec scikit-learn

Scikit-learn est une bibliothèque d'apprentissage automatique populaire en Python qui fournit une implémentation simple de l'algorithme RFE. L'extrait de code suivant montre comment implémenter RFE dans sci-kit-learn :

à partir de sklearn.feature_selection importer RFE

de sklearn.linear_model importer LogisticRegression

modèle = LogisticRegression()

rfe = RFE(modèle, n_caractéristiques_à_sélectionner=5)

rfe.fit(X, y)

Dans l'extrait de code ci-dessus, nous importons d'abord la classe RFE à partir du module feature_selection de sci-kit-learn. Nous créons ensuite une instance de la classe LogisticRegression, qui servira d'estimateur de base. Nous créons ensuite une instance de la classe RFE, en passant l'estimateur de base et le nombre d'entités à sélectionner. Nous adaptons ensuite l'objet RFE à nos données et étiquettes.

RFE pour la classification

Dans les problèmes de classification, RFE supprime de manière récursive les fonctionnalités et construit un modèle sur les fonctionnalités restantes. Le classement des caractéristiques est basé sur les scores d'importance des caractéristiques calculés par l'estimateur. L'extrait de code suivant illustre l'utilisation de RFE pour un problème de classification :

à partir de sklearn.datasets importer make_classification

à partir de sklearn.feature_selection importer RFE

depuis sklearn.tree importer DecisionTreeClassifier

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

modèle = DecisionTreeClassifier()

rfe = RFE(modèle, n_caractéristiques_à_sélectionner=5)

rfe.fit(X, y)

print("Fonctionnalités sélectionnées : ", rfe.support_)

print("Classement des fonctionnalités : ", rfe.ranking_)

Dans l'extrait de code ci-dessus, nous générons d'abord un ensemble de données synthétiques à l'aide de la fonction make_classification de sci-kit-learn. Nous créons ensuite une instance de la classe DecisionTreeClassifier, qui agira comme notre estimateur de base. Nous créons ensuite une instance de la classe RFE, en passant l'estimateur de base et le nombre d'entités à sélectionner. Nous adaptons ensuite l'objet RFE à nos données et étiquettes, en imprimant les caractéristiques choisies et en classant les caractéristiques.

Hyperparamètres RFE

RFE a plusieurs hyperparamètres qui peuvent être réglés pour de meilleurs résultats. Certains hyperparamètres importants sont :

• n_features_to_select : cet hyperparamètre détermine le nombre de fonctionnalités à sélectionner.
• step : Cet hyperparamètre détermine le nombre de fonctionnalités à supprimer à chaque itération.La valeur par défaut est 1, ce qui signifie qu'une fonctionnalité est supprimée à chaque itération.
• estimateur : cet hyperparamètre spécifie l'estimateur de base à utiliser.Par défaut, une SVM linéaire est utilisée.
• scoring : cet hyperparamètre spécifie la métrique à utiliser pour le classement des fonctionnalités.La valeur par défaut est Aucune, ce qui signifie que la méthode de score de l'estimateur est utilisée.
• cv : Cet hyperparamètre détermine la stratégie de validation croisée à utiliser.La valeur par défaut est None, ce qui signifie qu'une validation croisée triple est utilisée.

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L'avenir de l'élimination des fonctionnalités récursives

L'avenir de l'élimination récursive de caractéristiques (RFE) semble prometteur, car il continue d'être une technique populaire pour la sélection de caractéristiques dans l'apprentissage automatique. Avec la quantité croissante de données générées et le besoin de modèles plus efficaces et plus précis, la sélection des fonctionnalités devient une étape essentielle dans le pipeline d'apprentissage automatique.

Des études récentes ont montré que RFE peut améliorer considérablement les performances des modèles d'apprentissage automatique en réduisant la dimensionnalité des données et en éliminant les fonctionnalités non pertinentes ou redondantes. Par exemple, dans une étude du NCBI , la RFE a été utilisée pour la sélection des caractéristiques dans la classification des patients dépressifs sur la base des données d'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (fMRI). Les résultats ont montré que RFE a sélectionné un sous-ensemble de caractéristiques hautement corrélées avec le diagnostic clinique de dépression.

Alors que le domaine de l'apprentissage automatique continue de croître, il existe un besoin de techniques de sélection de fonctionnalités plus sophistiquées et plus efficaces. Un domaine de recherche qui gagne du terrain est l'utilisation de l'apprentissage en profondeur pour la sélection de fonctionnalités. Cependant, les modèles d'apprentissage en profondeur sont souvent coûteux en termes de calcul et nécessitent la formation de données volumineuses.

En revanche, RFE est une technique simple et efficace qui peut être appliquée à divers modèles et ensembles de données. Par conséquent, il est probable que la RFE continuera d'être utilisée comme technique de sélection de caractéristiques populaire.

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Conclusion

En conclusion, l'élimination récursive de fonctionnalités (RFE) est une technique efficace de sélection de fonctionnalités dans l'apprentissage automatique qui assure un avenir radieux suite à son implémentation évolutive. RFE, étant une technique de sélection de fonctionnalités efficace, alimente son utilisation dans divers domaines, tels que le diagnostic médical, la bioinformatique et l'analyse d'images, ajoutant à son expansion indomptable.

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