Вопрос или проблема
Мне хотелось бы узнать, имеет ли смысл запускать yellowbrick.features.FeatureImportances с моделью RandomForestClassifier, чтобы найти наиболее влиятельные признаки, а затем подгонять другую модель (например, MLPClassifier) с этими признаками.
К сожалению, FeatureImportances не поддерживает MLPClassifier для нахождения признаков. Документацию можно посмотреть здесь
Важность признака или корреляция зависит от использованного подхода.
Это похоже на то, как если бы модель говорила: “Когда я использовал свой подход, я нашел этот конкретный признак очень важным.”
Когда другая модель использует такой же подход или подход, который является надмножеством этого подхода, она также сможет найти эту важность.
Несколько примеров –
- Если RF находит признак очень важным и способен достичь хорошего результата, это значит, что признак является хорошим предсказателем для данной ситуации, но линейная регрессия может не суметь воспользоваться предсказателем
- Нейронная сеть может воспользоваться этим, так как она может обучаться любой функции
- Дерево решений может испытывать трудности с распознаванием хорошего признака, но линейная регрессия легко видит его. Смотрите изображение ниже
Ответ или решение
Понимание важности признаков в контексте использования различных классификаторов является ключевым аспектом в машинном обучении. Вопрос о том, имеет ли смысл использовать важности признаков, основанные на индексе Джини, для других классификаторов, таких как MLPClassifier, требует более глубокого анализа.
1. Контекст важности признаков
Индекс Джини — это мера, применяемая в решающих деревьях и ансамблях, таких как RandomForestClassifier, для оценки информативности признаков. Эта мера показывает, насколько хорошо признак позволяет разделить данные на классы. Однако важно отметить, что разные модели могут интерпретировать важность признаков по-разному в зависимости от их внутренней архитектуры.
2. Различные модели и их подходы
Каждая модель машинного обучения использует свои собственные механизмы для нахождения связи между признаками и целевой переменной:
-
Случайный лес (Random Forest): базируется на ансамбле решающих деревьев и рассчитывает важность признаков через снижение индекса Джини при каждом разбиении.
-
Многослойный перцептрон (MLPClassifier): это нейронная сеть, которая может находить сложные нелинейные зависимости. Важно помнить, что MLP не налагает явных ограничений на структуру данных, как это делает линейная регрессия, но его интерпретация важности признаков требует иных подходов, таких как пертурбация или SHAP-значения.
3. Правомерность переноса важности признаков
Использование важностей признаков из RandomForestClassifier для последующего обучения MLPClassifier может быть оправдано, однако следует учитывать несколько факторов:
-
Корректность селекции признаков: Если случайный лес указывает, что определенные признаки важны, это может свидетельствовать о том, что они действительно имеют корреляцию с целевой переменной. Но необходимо помнить, что эта важность может не полностью передаваться в нейронную сеть, так как она также может игнорировать некоторые слабые, но все же потенциально полезные признаки.
-
Потеря информации: При использовании только важных признаков из случайного леса для обучения MLP можно упустить информацию, которая может быть полезной в более сложной модели. Поэтому важно провести тщательный анализ признаков, сохраняя баланс между отбором и полнотой данных.
-
Сравнение производительности: Рекомендуется сравнить производительность модели MLP, обученной с использованием только важных признаков, и производительность модели, обученной на полном наборе данных. Это поможет определить, действительно ли отбор признаков улучшает производительность.
4. Выводы
В заключение, хотя использование важностей признаков, основанных на индексе Джини, при обучении MLP может оказаться полезным, важно подходить к этому с осторожностью. Нужно помнить о возможной потере информации и различиях в дизайне моделей.
Таким образом, перед практическим применением следует провести эксперименты, включающие в себя оценку модели с разными наборами признаков, что позволит принять обоснованное решение по этому вопросу для конкретного бизнес-кейса.