您当前的位置:首页 > 电脑百科 > 程序开发 > 语言 > Python

Python中进行特征重要性分析的九个常用方法

时间:2023-09-16 14:00:47  来源:微信公众号  作者:DeepHub IMBA

特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征,它是机器学习中经常使用的一种方法。

为什么特征重要性分析很重要?

如果有一个包含数十个甚至数百个特征的数据集,每个特征都可能对你的机器学习模型的性能有所贡献。但是并不是所有的特征都是一样的。有些可能是冗余的或不相关的,这会增加建模的复杂性并可能导致过拟合。

特征重要性分析可以识别并关注最具信息量的特征,从而带来以下几个优势:

  • 改进的模型性能

  • 减少过度拟合

  • 更快的训练和推理

  • 增强的可解释性

下面我们深入了解在Python/ target=_blank class=infotextkey>Python中的一些特性重要性分析的方法。

特征重要性分析方法

1、排列重要性 PermutationImportance

该方法会随机排列每个特征的值,然后监控模型性能下降的程度。如果获得了更大的下降意味着特征更重要

 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 from sklearn.inspection import permutation_importance
 from sklearn.model_selection import trAIn_test_split
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 cancer = load_breast_cancer()
 
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, random_state=1)
 
 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)
 rf.fit(X_train, y_train)
 
 baseline = rf.score(X_test, y_test)
 result = permutation_importance(rf, X_test, y_test, n_repeats=10, random_state=1, scoring='accuracy')
 
 importances = result.importances_mean
 
 # Visualize permutation importances
 plt.bar(range(len(importances)), importances)
 plt.xlabel('Feature Index')
 plt.ylabel('Permutation Importance')
 plt.show()

2、内置特征重要性(coef_或feature_importances_)

一些模型,如线性回归和随机森林,可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。

 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 
 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)
 rf.fit(X, y)
 
 importances = rf.feature_importances_
 
 # Plot importances
 plt.bar(range(X.shape[1]), importances)
 plt.xlabel('Feature Index')
 plt.ylabel('Feature Importance')
 plt.show()

3、Leave-one-out

迭代地每次删除一个特征并评估准确性。

 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 from sklearn.model_selection import train_test_split
 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 from sklearn.metrics import accuracy_score
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np
 
 # Load sample data
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 
 # Split data into train and test sets
 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
 
 # Train a random forest model
 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)
 rf.fit(X_train, y_train)
 
 # Get baseline accuracy on test data
 base_acc = accuracy_score(y_test, rf.predict(X_test))
 
 # Initialize empty list to store importances
 importances = []
 
 # Iterate over all columns and remove one at a time
 for i in range(X_train.shape[1]):
    X_temp = np.delete(X_train, i, axis=1)
    rf.fit(X_temp, y_train)
    acc = accuracy_score(y_test, rf.predict(np.delete(X_test, i, axis=1)))
    importances.Append(base_acc - acc)
     
 # Plot importance scores    
 plt.bar(range(len(importances)), importances)
 plt.show()

4、相关性分析

计算各特征与目标变量之间的相关性。相关性越高的特征越重要。

 import pandas as pd
 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 df = pd.DataFrame(X, columns=range(30))
 df['y'] = y
 
 correlations = df.corrwith(df.y).abs()
 correlations.sort_values(ascending=False, inplace=True)
 
 correlations.plot.bar()

5、递归特征消除 Recursive Feature Elimination

递归地删除特征并查看它如何影响模型性能。删除时会导致更大下降的特征更重要。

 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 from sklearn.feature_selection import RFE
 import pandas as pd
 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 df = pd.DataFrame(X, columns=range(30))
 df['y'] = y
 
 rf = RandomForestClassifier()
 
 rfe = RFE(rf, n_features_to_select=10)
 rfe.fit(X, y)
 
 print(rfe.ranking_)

输出为[6 4 11 12 7 11 18 21 8 16 10 3 15 14 19 17 20 13 11 11 12 9 11 5 11]

6、XGBoost特性重要性

计算一个特性用于跨所有树拆分数据的次数。更多的分裂意味着更重要。

 import xgboost as xgb
 import pandas as pd
 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 df = pd.DataFrame(X, columns=range(30))
 df['y'] = y
 
 model = xgb.XGBClassifier()
 model.fit(X, y)
 
 importances = model.feature_importances_
 importances = pd.Series(importances, index=range(X.shape[1]))
 importances.plot.bar()

7、主成分分析 PCA

对特征进行主成分分析,并查看每个主成分的解释方差比。在前几个组件上具有较高负载的特性更为重要。

 from sklearn.decomposition import PCA
 import pandas as pd
 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 df = pd.DataFrame(X, columns=range(30))
 df['y'] = y
 
 pca = PCA()
 pca.fit(X)
 
 plt.bar(range(pca.n_components_), pca.explained_variance_ratio_)
 plt.xlabel('PCA components')
 plt.ylabel('Explained Variance')

8、方差分析 ANOVA

使用f_classif()获得每个特征的方差分析f值。f值越高,表明特征与目标的相关性越强。

 from sklearn.feature_selection import f_classif
 import pandas as pd
 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 df = pd.DataFrame(X, columns=range(30))
 df['y'] = y
 
 fval = f_classif(X, y)
 fval = pd.Series(fval[0], index=range(X.shape[1]))
 fval.plot.bar()

9、卡方检验

使用chi2()获得每个特征的卡方统计信息。得分越高的特征越有可能独立于目标。

 from sklearn.feature_selection import chi2
 import pandas as pd
 from sklearn.datasets import load_breast_cancer
 import matplotlib.pyplot as plt
 
 X, y = load_breast_cancer(return_X_y=True)
 df = pd.DataFrame(X, columns=range(30))
 df['y'] = y
 
 chi_scores = chi2(X, y)
 chi_scores = pd.Series(chi_scores[0], index=range(X.shape[1]))
 chi_scores.plot.bar()

为什么不同的方法会检测到不同的特征?

不同的特征重要性方法有时可以识别出不同的特征是最重要的,这是因为:

1、他们用不同的方式衡量重要性:

有的使用不同特特征进行预测,监控精度下降

像XGBOOST或者回国模型使用内置重要性来进行特征的重要性排列

而PCA着眼于方差解释

2、不同模型有不同模型的方法:

线性模型倾向于线性关系、树模型倾向于接近根的特征

3、交互作用:

有的方法可以获取特征之间的相互左右,而有一些则不行,这就会导致结果的差异

3、不稳定:

使用不同的数据子集,重要性值可能在同一方法的不同运行中有所不同,这是因为数据差异决定的

4、Hyperparameters:

通过调整超参数,如PCA组件或树深度,也会影响结果

所以不同的假设、偏差、数据处理和方法的可变性意味着它们并不总是在最重要的特征上保持一致。

选择特征重要性分析方法的一些最佳实践

  • 尝试多种方法以获得更健壮的视图

  • 聚合结果的集成方法

  • 更多地关注相对顺序,而不是绝对值

  • 差异并不一定意味着有问题,检查差异的原因会对数据和模型有更深入的了解

 

作者:Roushanak Rahmat, PhD



Tags:Python   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系,我们将及时更正、删除。
▌相关推荐
Python 可视化:Plotly 库使用基础
当使用 Plotly 进行数据可视化时,我们可以通过以下示例展示多种绘图方法,每个示例都会有详细的注释和说明。1.创建折线图import plotly.graph_objects as go# 示例1: 创建简单...【详细内容】
2024-04-01  Search: Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
Python 办公神器:教你使用 Python 批量制作 PPT
介绍本文将介绍如何使用openpyxl和pptx库来批量制作PPT奖状。本文假设你已经安装了python和这两个库。本文的场景是:一名基层人员,要给一次比赛活动获奖的500名选手制作奖状,并...【详细内容】
2024-03-26  Search: Python  点击:(16)  评论:(0)  加入收藏
Python实现工厂模式、抽象工厂,单例模式
工厂模式是一种常见的设计模式,它可以帮助我们创建对象的过程更加灵活和可扩展。在Python中,我们可以使用函数和类来实现工厂模式。一、Python中实现工厂模式工厂模式是一种常...【详细内容】
2024-03-07  Search: Python  点击:(31)  评论:(0)  加入收藏
不可不学的Python技巧:字典推导式使用全攻略
Python的字典推导式是一种优雅而强大的工具,用于创建字典(dict)。这种方法不仅代码更加简洁,而且执行效率高。无论你是Python新手还是有经验的开发者,掌握字典推导式都将是你技能...【详细内容】
2024-02-22  Search: Python  点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
如何进行Python代码的代码重构和优化?
Python是一种高级编程语言,它具有简洁、易于理解和易于维护的特点。然而,代码重构和优化对于保持代码质量和性能至关重要。什么是代码重构?代码重构是指在不改变代码外部行为的...【详细内容】
2024-02-22  Search: Python  点击:(33)  评论:(0)  加入收藏
Python开发者必备的八个PyCharm插件
在编写代码的过程中,括号几乎无处不在,以至于有时我们会拼命辨别哪个闭合括号与哪个开头的括号相匹配。这款插件能帮助解决这个众所周知的问题。前言在PyCharm中浏览插件列表...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(85)  评论:(0)  加入收藏
Python的Graphlib库,再也不用手敲图结构了
Python中的graphlib库是一个功能强大且易于使用的工具。graphlib提供了许多功能,可以帮助您创建、操作和分析图形对象。本文将介绍graphlib库的主要用法,并提供一些示例代码和...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(86)  评论:(0)  加入收藏
大语言模型插件功能在携程的Python实践
作者简介成学,携程高级安全研发工程师,关注Python/Golang后端开发、大语言模型等领域。一、背景2023年初,科技圈最火爆的话题莫过于大语言模型了,它是一种全新的聊天机器人模型,...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(73)  评论:(0)  加入收藏
如何使用Python、Apache Kafka和云平台构建健壮的实时数据管道
译者 | 李睿审校 | 重楼在当今竞争激烈的市场环境中,为了生存和发展,企业必须能够实时收集、处理和响应数据。无论是检测欺诈、个性化用户体验还是监控系统,现在都需要接近即时...【详细内容】
2024-01-26  Search: Python  点击:(46)  评论:(0)  加入收藏
Python分布式爬虫打造搜索引擎
简单分布式爬虫结构主从模式是指由一台主机作为控制节点负责所有运行网络爬虫的主机进行管理,爬虫只需要从控制节点那里接收任务,并把新生成任务提交给控制节点就可以了,在这个...【详细内容】
2024-01-25  Search: Python  点击:(58)  评论:(0)  加入收藏
▌简易百科推荐
Python 可视化:Plotly 库使用基础
当使用 Plotly 进行数据可视化时,我们可以通过以下示例展示多种绘图方法,每个示例都会有详细的注释和说明。1.创建折线图import plotly.graph_objects as go# 示例1: 创建简单...【详细内容】
2024-04-01  Python技术    Tags:Python   点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
Python 办公神器:教你使用 Python 批量制作 PPT
介绍本文将介绍如何使用openpyxl和pptx库来批量制作PPT奖状。本文假设你已经安装了python和这两个库。本文的场景是:一名基层人员,要给一次比赛活动获奖的500名选手制作奖状,并...【详细内容】
2024-03-26  Python技术  微信公众号  Tags:Python   点击:(16)  评论:(0)  加入收藏
Python实现工厂模式、抽象工厂,单例模式
工厂模式是一种常见的设计模式,它可以帮助我们创建对象的过程更加灵活和可扩展。在Python中,我们可以使用函数和类来实现工厂模式。一、Python中实现工厂模式工厂模式是一种常...【详细内容】
2024-03-07  Python都知道  微信公众号  Tags:Python   点击:(31)  评论:(0)  加入收藏
不可不学的Python技巧:字典推导式使用全攻略
Python的字典推导式是一种优雅而强大的工具,用于创建字典(dict)。这种方法不仅代码更加简洁,而且执行效率高。无论你是Python新手还是有经验的开发者,掌握字典推导式都将是你技能...【详细内容】
2024-02-22  子午Python  微信公众号  Tags:Python技巧   点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
如何进行Python代码的代码重构和优化?
Python是一种高级编程语言,它具有简洁、易于理解和易于维护的特点。然而,代码重构和优化对于保持代码质量和性能至关重要。什么是代码重构?代码重构是指在不改变代码外部行为的...【详细内容】
2024-02-22  编程技术汇    Tags:Python代码   点击:(33)  评论:(0)  加入收藏
Python开发者必备的八个PyCharm插件
在编写代码的过程中,括号几乎无处不在,以至于有时我们会拼命辨别哪个闭合括号与哪个开头的括号相匹配。这款插件能帮助解决这个众所周知的问题。前言在PyCharm中浏览插件列表...【详细内容】
2024-01-26  Python学研大本营  微信公众号  Tags:PyCharm插件   点击:(85)  评论:(0)  加入收藏
Python的Graphlib库,再也不用手敲图结构了
Python中的graphlib库是一个功能强大且易于使用的工具。graphlib提供了许多功能,可以帮助您创建、操作和分析图形对象。本文将介绍graphlib库的主要用法,并提供一些示例代码和...【详细内容】
2024-01-26  科学随想录  微信公众号  Tags:Graphlib库   点击:(86)  评论:(0)  加入收藏
Python分布式爬虫打造搜索引擎
简单分布式爬虫结构主从模式是指由一台主机作为控制节点负责所有运行网络爬虫的主机进行管理,爬虫只需要从控制节点那里接收任务,并把新生成任务提交给控制节点就可以了,在这个...【详细内容】
2024-01-25  大雷家吃饭    Tags:Python   点击:(58)  评论:(0)  加入收藏
使用Python进行数据分析,需要哪些步骤?
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特...【详细内容】
2024-01-15  程序员不二    Tags:Python   点击:(162)  评论:(0)  加入收藏
Python语言的特点及应用场景, 同其它语言对比优势
Python语言作为一种高级编程语言,具有许多独特的特点和优势,这使得它在众多编程语言中脱颖而出。在本文中,我们将探讨Python语言的特点、应用场景以及与其他语言的对比优势。一...【详细内容】
2024-01-09    今日头条  Tags:Python语言   点击:(253)  评论:(0)  加入收藏
站内最新
站内热门
站内头条