Özyinelemeli Özellik Eleme: Nedir ve Neden Önemlidir?

Veriler, modern karar verme sürecinin bel kemiğidir ve işletmeler her zaman ondan değerli içgörüler elde etmenin yollarını ararlar. Makine öğrenimi, geçmiş verilere dayalı tahminler yapmak için eğitim algoritmalarını içeren veri analizi için kuruluşlarda kullanılan en yaygın tekniklerden biridir . Ancak, bir veri kümesindeki tüm özellikler eşit yaratılmamıştır ve bazıları modelin performansı üzerinde diğerlerinden daha fazla etkiye sahip olabilir.

Özyinelemeli özellik eleme, bir veri kümesindeki ilgisiz veya gereksiz özellikleri belirleyip ortadan kaldırmak için kullanılan, makine öğrenimi modelinin doğruluğunu ve verimliliğini artıran popüler bir veri analizi tekniğidir.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Sertifikası Alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Bu makalede, özyinelemeli özellik ortadan kaldırmanın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve verilerinden anlamlı içgörüler çıkarmak isteyen işletmeler için neden önemli olduğunu keşfedeceğiz .

Özellik seçimi için farklı teknikler nelerdir?

Özellik seçimi, sonuçları doğru bir şekilde tahmin eden bir model oluşturmak için bir veri kümesinden en alakalı özniteliklerin seçilmesini içeren makine öğreniminde çok önemli bir adımdır. Ancak, doğru özellikleri seçmek her zaman kolay değildir. Her birinin güçlü ve zayıf yönleri olan birçok farklı teknik vardır. Bazılarına bir göz atalım!

Filtre Yöntemleri

Filtre yöntemleri, hedef değişken veya varyans ile korelasyonları gibi istatistiksel özellikler üzerinde oluşturulan özellikleri seçer. Bu yöntemler hesaplama açısından etkilidir ve modeli eğitmeden önce uygulanabilir. Filtreleme yöntemlerinin örnekleri arasında Ki-kare testi, Korelasyona dayalı özellik seçimi ve varyans eşiği bulunur.

Sarma Yöntemleri

Sarmalayıcı yöntemler, özelliklerin bir alt kümesiyle bir makine öğrenimi modelinin performansını değerlendirerek özellikleri seçer. Bu yöntemler hesaplama açısından pahalıdır ancak daha iyi model performansına yol açabilir. Sarma yöntemlerinin örnekleri arasında Özyinelemeli Özellik Eleme, İleriye Doğru Seçim ve Geriye Doğru Eleme yer alır.

Gömülü Yöntemler

Gömülü yöntemler için, özellik seçimi eğitim sırasında gerçekleşir. Bu yöntemler, daha az önemli özellikleri sıfıra indirmek için model katsayılarına cezalar ekleyen Lasso ve Ridge Regresyon gibi teknikleri içerir.

Hibrit Yöntemler

Hibrit yöntemler, daha iyi sonuçlar elde etmek için farklı özellik seçim tekniklerini birleştirir. Bu yöntemler genellikle tek başına tek bir yaklaşım kullanmaktan daha etkilidir. Hibrit yöntemlerin örnekleri arasında ReliefF ve Rastgele Orman Özellik Seçimi yer alır.

Özünde, öznitelik seçme tekniğinin seçimi, belirli probleme, veri kümesine ve mevcut hesaplama kaynaklarına bağlıdır.

Şimdi, özellik eleme için en önemli sarmalayıcı yöntemlerinden biri olan Özyinelemeli Özellik Eleme'ye daha derinden dalalım.

Özyinelemeli Özellik Eleme Nedir?

Özyinelemeli Özellik Eleme (RFE), özyinelemeli olarak özellikleri ortadan kaldıran ve kalanlar üzerinde bir model oluşturan bir sarmalayıcı yöntemdir. Özellikleri önem derecesine göre sıralar ve istenilen özellik sayısına ulaşılana kadar önemsiz olanları eler. RFE, aşağıdaki gibi çalışan yinelemeli bir süreçtir:

1. Modeli tüm özellikler konusunda eğitin ve önem derecelerine göre sıralayın.
2. En önemsiz özelliği ortadan kaldırın.
3. Modeli kalan özellikler üzerinde tekrar tekrar eğitin ve istenen özellik sayısına ulaşılana kadar en önemsiz özelliği ortadan kaldırın.

RFE, özellikler arasındaki etkileşimi ve bunların model performansı üzerindeki etkisini dikkate alır.

RFE'nin nasıl çalıştığını anlamak için bir örnek ele alalım.

Yatak odası sayısı, metrekare ve evin yaşı da dahil olmak üzere on farklı özelliğe sahip bir konut fiyatları veri setimiz olduğunu varsayalım. Bu özelliklere dayalı olarak bir evin fiyatını tahmin etmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturmak istiyoruz. Ancak bazı özelliklerin önemli olmayabileceğinden ve hatta modelin performansına zarar verebileceğinden şüpheleniyoruz.

Modeli tüm özelliklerle eğiterek ve ardından en az önemli olanları en uygun alt kümeye ulaşana kadar yinelemeli olarak eleyerek en alakalı özellikleri belirlemek için RFE'yi kullanabiliriz. RFE, modeli her yineleme sırasında eğitir ve bir çapraz doğrulama seti kullanarak performansını değerlendirir.

Örneğin RFE, ev fiyatlarını tahmin etmek için yatak odası sayısı, metrekare ve konumun en kritik özellikler olduğunu belirleyebilir. Aksine, evin yaşı gibi diğer özelliklerin modelin doğruluğu üzerinde çok az etkisi vardır.

RFE neden resme girdi? Ne çözer?

Makine öğrenimi daha yaygın hale geldikçe, veri bilimcileri bazı özelliklerin alakasız veya gereksiz olabileceğini, diğerlerinin ise modelin doğruluğunu önemli ölçüde etkileyebileceğini fark ettiler. Bu, verimli makine öğrenimi modelleri oluşturmak için temel yöntemlerden birini doğurdu: Özyinelemeli Özellik Eleme Özellik Seçimi tekniği.

Özyinelemeli Özellik Eleme (RFE), özellikleri özyinelemeli olarak kaldıran ve bunların modelin performansı üzerindeki etkisini değerlendiren bir sarmalayıcı yöntem olarak ortaya çıkarken, mevcut yöntemlerin bazı sınırlamalarını ele almak için tanıtıldı. Optimum özellik sayısına ulaşılana kadar süreç devam eder.

RFE, geleneksel özellik seçme tekniklerinin karşılaştığı çeşitli sorunları çözer.

• RFE, tüm özelliklerle başlayan ve ardından yinelemeli olarak en az önemli olanları kaldıran bir geriye doğru seçim yaklaşımıdır. Bu yaklaşım, en az önemli özellikle başlayan ve en uygun sayıya ulaşılana kadar daha fazlasını ekleyen ileriye doğru seçimden üstündür.
• RFE, özellik seçim süreci sırasında çapraz doğrulama yoluyla fazla uydurmayı önler. Aşırı uyum, bir model çok karmaşık olduğunda ve eğitim verilerine çok iyi uyduğunda ortaya çıkar ve bu da yeni veriler üzerinde düşük performansa neden olur.
• RFE herhangi bir model tipine uygulanabilir, bu da onu birçok farklı senaryoda kullanılabilen çok yönlü bir teknik haline getirir.

Python'da RFE algoritmasını uygulama

Python, RFE algoritmasını uygulamak için kullanılabilecek birkaç kitaplık sağlar. Şimdi birkaç RFE Python örneğine göz atalım .

scikit-learn ile RFE

Scikit-learn, Python'da RFE algoritmasının basit bir şekilde uygulanmasını sağlayan popüler bir makine öğrenimi kitaplığıdır. Aşağıdaki kod parçacığı, sci-kit-learn'de RFE'nin nasıl uygulanacağını gösterir:

sklearn.feature_selection'dan içe aktarma RFE'si

sklearn.linear_model'den LogisticRegression'u içe aktarın

model = LogisticRegression()

rfe = RFE(model, n_features_to_select=5)

rfe.fit(X, y)

Yukarıdaki kod parçacığında, önce sci-kit-learn'ün feature_selection modülünden RFE sınıfını içe aktarıyoruz. Ardından, temel tahmincimiz olarak işlev görecek bir LogisticRegression sınıfı örneği oluşturuyoruz. Ardından, temel tahmin ediciyi ve seçilecek özellik sayısını geçerek RFE sınıfının bir örneğini oluştururuz. Daha sonra RFE nesnesini verilerimize ve etiketlerimize sığdırırız.

Sınıflandırma için RFE

Sınıflandırma problemlerinde, RFE özyinelemeli olarak öznitelikleri kaldırır ve kalan öznitelikler üzerine bir model oluşturur. Özellik sıralaması, tahmin edici tarafından hesaplanan özellik önem puanlarına dayanır. Aşağıdaki kod parçacığı, bir sınıflandırma sorunu için RFE kullanımını gösterir:

sklearn.datasets'ten make_classification'ı içe aktarın

sklearn.feature_selection'dan içe aktarma RFE'si

sklearn.tree'den DecisionTreeClassifier'ı içe aktarın

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(“Seçili Özellikler: “, rfe.support_)

print(“Özellik Sıralaması: “, rfe.ranking_)

Yukarıdaki kod parçacığında, önce sci-kit-learn'den make_classification işlevini kullanarak sentetik bir veri kümesi oluşturuyoruz. Daha sonra, temel tahmin aracımız olarak hareket edecek olan DecisionTreeClassifier sınıfının bir örneğini yaratıyoruz. Ardından, temel tahmin ediciyi ve seçilecek özellik sayısını geçerek RFE sınıfının bir örneğini oluştururuz. Daha sonra seçilen özellikleri yazdırarak ve özellikleri sıralayarak RFE nesnesini verilerimize ve etiketlerimize sığdırırız.

RFE Hiperparametreleri

RFE, daha iyi sonuçlar için ayarlanabilecek birkaç hiperparametreye sahiptir. Bazı önemli hiperparametreler şunlardır:

• n_features_to_select: Bu hiper parametre, seçilecek özelliklerin sayısını belirler.
• adım: Bu hiperparametre, her yinelemenin kaldırılacağı özelliklerin sayısını belirler.Varsayılan değer 1'dir, yani her yinelemede bir özellik kaldırılır.
• tahmin edici: Bu hiperparametre, kullanılacak temel tahmin ediciyi belirtir.Varsayılan olarak doğrusal bir SVM kullanılır.
• puanlama: Bu hiperparametre, özellik sıralaması için kullanılacak metriği belirtir.Varsayılan değer Yok'tur, yani tahmin edicinin puan yöntemi kullanılır.
• cv : Bu hiper parametre, kullanılacak çapraz doğrulama stratejisini belirler.Varsayılan değer Yok'tur, yani 3'lü çapraz doğrulama kullanılır.

En İyi Makine Öğrenimi Kursları ve Çevrimiçi Yapay Zeka Kursları

Özyinelemeli Özellik Elemenin Geleceği

Özyinelemeli Özellik Elemenin (RFE) geleceği, makine öğreniminde özellik seçimi için popüler bir teknik olmaya devam ettiği için umut verici görünüyor. Üretilen veri miktarının artması ve daha verimli ve doğru modellere olan ihtiyaçla birlikte özellik seçimi, makine öğrenimi boru hattında önemli bir adım haline geliyor.

Son araştırmalar, RFE'nin verilerin boyutsallığını azaltarak ve alakasız veya gereksiz özellikleri ortadan kaldırarak makine öğrenimi modellerinin performansını önemli ölçüde iyileştirebileceğini göstermiştir. Örneğin, NCBI tarafından yapılan bir çalışmada , işlevsel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) verilerine dayalı olarak depresyon hastalarını sınıflandırmada özellik seçimi için RFE kullanılmıştır. Sonuçlar, RFE'nin depresyonun klinik teşhisi ile yüksek oranda ilişkili bir özellik alt kümesi seçtiğini gösterdi.

Makine öğrenimi alanı büyümeye devam ettikçe, daha sofistike ve verimli özellik seçme tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. İlgi çeken bir araştırma alanı, özellik seçimi için derin öğrenmenin kullanılmasıdır. Bununla birlikte, derin öğrenme modelleri genellikle hesaplama açısından pahalıdır ve büyük verilerin eğitilmesini gerektirir.

Buna karşılık RFE, çeşitli modellere ve veri kümelerine uygulanabilen basit ve etkili bir tekniktir. Bu nedenle, RFE'nin popüler bir öznitelik seçim tekniği olarak kullanılmaya devam etmesi muhtemeldir.

İsteğe Bağlı Makine Öğrenimi Becerileri

Çözüm

Sonuç olarak, Özyinelemeli Özellik Eleme (RFE), gelişen uygulamasının ardından parlak bir geleceği denetleyen makine öğreniminde özellik seçimi için etkili bir tekniktir. Etkili bir öznitelik seçme tekniği olan RFE, tıbbi teşhis, biyoinformatik ve görüntü analizi gibi çeşitli alanlarda kullanımını hızlandırıyor ve boyun eğmez genişlemesine katkıda bulunuyor.

Makine öğrenimi ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT Bangalore ile işbirliği içinde upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diploma programına kaydolmayı düşünün. Bu kapsamlı program, RFE gibi özellik seçme teknikleri de dahil olmak üzere makine öğrenimi ve yapay zeka alanındaki en son araç ve teknikleri kapsar.

Bu program size gerçek dünya uygulamaları için makine öğrenimi modelleri oluşturmak ve dağıtmak için gereken beceri ve bilgileri verecektir.

Şimdi başvurun ve upGrad ile sürükleyici öğrenmenin çeşitli avantajlarından yararlanın!

Yönetim, Veri Bilimi, Makine Öğrenimi, Dijital Pazarlama ve Teknoloji alanlarında upGrad tarafından sunulanücretsiz kurslarımızada göz atabilirsiniz.Tüm bu kurslarda birinci sınıf öğrenme kaynakları, haftalık canlı dersler, endüstri ödevleri ve kurs bitirme sertifikası bulunur - hepsi ücretsiz!

Popüler AI ve ML Blogları ve Ücretsiz Kurslar