对于结构化数据建模,现在主流使用的模型是都是树模型,lightgbm、xgboost等,这些模型有一个很重要的特性就是可以输出特征重要性,可以用来指导特征工程,但是却不能直接用来做特征选择,这篇文章就先主要谈谈使用特征重要性来筛选特征的缺陷,然后介绍一种基于特征重要性改进的特征选择方法——Boruta。 1. 使用特征重要性来...
常用的基于树模型的特征选择方法有以下几种: 1.决策树重要性:使用决策树算法(如CART算法)构建决策树,利用节点分裂时的特征重要性指标(如信息增益、基尼系数等)来评估特征的重要性。通常情况下,重要性得分越高的特征被认为是更重要的特征。 2.随机森林特征重要性:使用随机森林算法构建一个随机森林模型,并利用每棵决...
特征选择顾名思义就是对特征进行选择性截取,剔除掉冗余特征。这样能够减少决策树的复杂度。 比如在上面两图中,左图通过年龄来对样本进行分类,而右图通过工作对特征进行分类,二者究竟孰好孰坏,这是需要进行比较的。一个非常直接的想法就是仅用选择的特征去训练模型,然后得出用各个特征的准确率。但是显然这样做过于繁琐...
1.一方面,树模型训练是一个贪婪选择的过程,从候选特征集合中选出增益最大的特征做分裂,特征稀疏时,计算量大耗时;另一方面,如果划分过细,容易产生过拟合。加入有1w个样本,其中有10个样本的类别是1;有100维特征,其中f1特征的取值为0和1,且刚好这10个样本的f1特征值都是1,其余9990个样本的f1值是0(在高维稀疏的...
1. 基于tree base的特征选择 以决策树为基础的模型有很多,包括最常用的randomforest,deep-forest和GBDT之类,这些集成模型相较于基础模型,拥有较好的分类效果。同样由于在模型中有feature importance的特征系数,通常也可以用于进行特征筛选。基于tree base的特征筛选算法-Boruta,python中包的名字叫做BorutaPy,安装方法如下...
信息增益是决策树模型中最常用的特征选择方法之一。它基于信息论的概念,通过计算每个特征对样本集合的信息增益来选择最优的特征。信息增益越大,表示特征对分类的能力越强。这种方法简单直观,计算效率高,适用于大规模数据集。但是信息增益对取值较多的特征有偏好,容易导致过拟合。 2. 基尼不纯度 基尼不纯度是另一种常...
Null Importance,和很久之前介绍过的Boruta一样,是一种专门针对树模型的特征选择方法,用来解决树模型中特征重要性并不能真实反映特征与标签的真实关系的问题。最近在一些特征选择的问题上用到了它,效果还不错,并且速度和内存占用上比Bortuta要优秀很多。
因此,特征选择是决策树模型中的一个关键步骤。本文将介绍决策树模型中的特征选择方法,包括信息增益、信息增益比、基尼指数等。 信息增益是一种常用的特征选择方法,它通过计算每个特征对于分类任务的信息增益来衡量特征的重要性。在决策树算法中,信息增益越大的特征越重要,应该优先选择作为节点分裂的特征。信息增益的计算...
决策树模型概述 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树)。 其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。 使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点...
基于树模型的特征选择法: 树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择,使用feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型 fromsklearn.datasetsimportload_irisimportpandas as pdfromsklearn.feature_selectionimportSelectFromModelfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifier ...