Вопрос или проблема
У меня примерно 30 переменных, и я пытаюсь создать модель случайного леса. Все переменные предполагаются предикторами исхода. Я хочу найти лучшую модель на основе C-статистики с любым количеством признаков. Сначала мне следует сделать отбор признаков или настройку гиперпараметров? Я слышал, что люди предпочитают сначала отбор признаков, но у них несколько сотен признаков. У меня только 30.
Я склоняюсь к тому, чтобы сначала провести настройку гиперпараметров, а уже затем переходить к отбору признаков.
Отбор признаков и настройка гиперпараметров имеют разные цели.
Если рассматривать весь процесс от данных к модели машинного обучения и то, что делает модель, можно получить некоторое представление о том, что делать в первую очередь. Модель будет обучаться на определенных паттернах, которые есть в ваших данных, а гиперпараметры будут немного определять, какие паттерны будут изучены, особенно в случае случайного леса. Таким образом, настройка гиперпараметров будет зависеть от признаков, которые у вас есть.
Процесс отбора признаков будет происходить до обучения модели, результаты отбора признаков окажут прямое влияние на гиперпараметры самой модели. Поэтому, в теории, вам следует сделать отбор признаков перед настройкой гиперпараметров, так как могут быть паттерны, которые вы не хотите, чтобы ваша модель изучала, и их можно убрать. Или из данных можно убрать избыточности, чтобы настройка гиперпараметров шла быстрее.
Ответ или решение
Когда речь идет о построении модели машинного обучения, такой как Random Forest, выбор между предварительным отбором признаков и настройкой гиперпараметров является важным этапом в процессе разработки модели. С учетом того, что у вас есть всего около 30 признаков, это создает определенные возможности и задачи, которые следует рассмотреть.
1. Цель каждого этапа: Отбор признаков и настройка гиперпараметров
Отбор признаков — это процесс выбора наиболее значимых переменных из имеющихся, чтобы улучшить качество модели и снизить её сложность. Он помогает избавиться от нерелевантных или избыточных данных, которые могут негативно повлиять на качество предсказаний.
Настройка гиперпараметров, с другой стороны, включает в себя процесс выбора оптимальных значений параметров модели, которые определяют её поведение. Для Random Forest это могут быть такие параметры, как количество деревьев (n_estimators), максимальная глубина дерева, минимальное количество образцов для разделения и многие другие.
2. Порядок действий: Как действовать?
В вашем случае, с 30 признаками, можно рассмотреть оба подхода, однако стоит обдумать, какой из них будет более эффективным в вашу ситуации.
Почему отбор признаков может быть первоочередным
-
Снижение размерности: Даже с 30 признаками, если среди них есть высоко коррелированные или неинформативные переменные, их удаление поможет повысить производительность модели. Это также может ускорить процесс настройки гиперпараметров, поскольку меньший объем данных требует меньше вычислительных ресурсов.
-
Избежание переобучения: Удалив нерелевантные или избыточные признаки, вы уменьшите риск переобучения модели. Это значительно улучшит обобщающую способность модели, особенно при ограниченном объеме данных.
-
Улучшение интерпретируемости: Меньшее количество признаков делает модель более простой и понятной, что важно в контексте принятия бизнес-решений.
Почему настройка гиперпараметров может быть первоочередной
-
Скорость вычислений: Настройка гиперпараметров на 30 признаках может быть быстрее, чем выполнение отбора признаков, что может показаться более рациональным на первом этапе.
-
Сложность признаков: Если признаки имеют низкую степень корреляции друг с другом и содержат разную информацию, то фокус на гиперпараметрах может помочь лучше понять, как каждая переменная влияет на результат.
Рекомендации
Исходя из вышесказанного, если ваша основная цель — максимизация C-stat score, оптимальный подход будет состоять в том, чтобы:
-
Начать с отбора признаков: Используйте методы, такие как метод рекурсивного устранения признаков (RFE), анализ важности признаков или методы селекции на основе деревьев. Это поможет вам сузить набор признаков до самых информативных, что имеет важное значение для последующего этапа.
-
Настройка гиперпараметров: После того как вы определили наиболее значимые признаки, переходите к настройке гиперпараметров вашего Random Forest. Используйте такие методы, как Grid Search или Random Search, чтобы найти оптимальные значения параметров для достижения наилучших результатов.
Заключение
Отбор признаков и настройка гиперпараметров — это взаимосвязанные процессы, но в вашем случае, имея 30 признаков, целесообразнее сначала выполнить отбор признаков. Это поможет повысить качество модели, упростить её и избежать избыточной сложности, а затем уже провести настройку гиперпараметров для максимизации C-stat score.