Вопрос или проблема
У меня есть некоторые пространственные данные для почти 1000 мест, и в каждом месте около 5000 признаков. Я провожу анализ соседства, чтобы определить, какие признаки преобладают в местном окружении.
Я читал, что с помощью рекурсивного исключения признаков можно сохранить только сильные признаки, а слабые признаки можно исключить. Для некоторого конкретного местоположения я получаю данные соседства X в форме numpy (14, 5000), где 5000 – это признаки, а 14 – это местные соседи. Я также получаю целевой вектор длиной 14, содержащий 3 метки классов. Я пытался выполнить следующие действия для уменьшения количества признаков, но получаю ошибку значения. Я новичок в сообществе машинного обучения и не уверен, правильно ли я поступаю. Любая подсказка будет полезна.
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
#X.shape (14, 5000)
#target.shape (14,)
#len(np.unique(target))) 3
rfc = RandomForestClassifier(random_state=101)
rfecv = RFECV(estimator=rfc, step=1, cv=StratifiedKFold(5), scoring='accuracy')
rfecv.fit(X, target)
print('Оптимальное количество признаков: {}'.format(rfecv.n_features_))
ошибка
ValueError: n_splits=5 не может быть больше числа членов в каждом классе.
StratifiedKFold пытается сохранить баланс между представлением классов в каждом сложении. У вас 5 сложений, и один или несколько ваших классов имеют меньше 5 экземпляров в данных, т.е. они не могут быть распределены по 5 сложениям. Так что вы не можете это использовать.
Это была незначительная проблема. С точки зрения машинного обучения у вас очень мало точек данных, поэтому правильный способ кросс-валидации – это оставить один экземпляр.
Ответ или решение
Как выполнить обрезку признаков с использованием рекурсивного удаления признаков
В данной ситуации вы работаете с пространственными данными для 1000 локаций, на каждой из которых представлено около 5000 признаков. Вы осуществляете анализ соседства для определения признаков, которые имеют преобладающее влияние в локальной среде. Вы столкнулись с трудностями при применении метода рекурсивного удаления признаков (RFECV) в вашем коде, и мы постараемся подробно рассмотреть, как правильно его использовать, а также устранить возникшие ошибки.
Шаг 1: Подходите с пониманием к вашей задаче
Ваши данные представляют собой массив X формы (14, 5000), где 14 обозначает количество соседей, а 5000 – количество признаков. Целевая переменная имеет длину 14 и включает 3 классовые метки. Для начала стоит отметить, что с таким количеством экземпляров 14 (каждый экземпляр соответствует одному местоположению) достаточно сложно провести эффективную кросс-валидацию, особенно если некоторые классы представлены недостаточно.
Шаг 2: Изучите ошибку
Ошибка, с которой вы столкнулись – ValueError: n_splits=5 cannot be greater than the number of members in each class, происходит из-за использования StratifiedKFold с 5 фолдерами в наборе данных, где одно или несколько классов имеют менее 5 экземпляров. Это означает, что нельзя распределить экземпляры по 5 фолдам, соблюдая баланс между классами.
Шаг 3: Предложение решения
Вместо использования StratifiedKFold вы можете рассмотреть возможность применения LeaveOneOut, что будет более целесообразным в данном контексте. Этот метод позволяет разделять данные на обучающий и тестовый наборы, исключая по одному экземпляру за раз, что идеально подходит для вашего случая с небольшим объемом данных.
Вот как можно изменить ваш код:
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import LeaveOneOut
# Определяем классификатор
rfc = RandomForestClassifier(random_state=101)
# Используем Leave-One-Out кросс-валидацию
loo = LeaveOneOut()
rfecv = RFECV(estimator=rfc, step=1, cv=loo, scoring='accuracy')
# Обучаем модель
rfecv.fit(X, target)
# Выводим оптимальное количество признаков
print('Оптимальное количество признаков: {}'.format(rfecv.n_features_))Шаг 4: Рекомендации по улучшению модели
- Увеличение объема данных: Если есть возможность, попробуйте собрать больше данных. Это может значительно улучшить качество модели.
- Проверьте корреляцию: Перед применением RFECV рассмотрите возможность предварительного удаления коррелирующих признаков, чтобы сократить время вычислений.
- Гиперпараметрическая настройка: Убедитесь, что параметры вашего
RandomForestClassifierсоответствуют вашим данным, чтобы избежать переобучения. - Визуализация результатов: Используйте
matplotlibили аналогичные библиотеки для визуализации важности признаков, чтобы лучше понять, какие именно признаки оказали наибольшее влияние.
Следуя этим шагам, вы сможете эффективно провести обрезку признаков с использованием рекурсивного удаления признаки и улучшить результаты вашего анализа данных.