Вопрос или проблема
Я испытываю затруднения в выборе метода отбора признаков, который я должен использовать в моем исследовании, цель которого — проанализировать, какие признаки являются значимыми для представления определенного состояния человеческого тела, представленного в двух категориях: нормально или нет.
Я использовал несколько датчиков для определения некоторых признаков и планирую охарактеризовать сигнал через признак с учетом состояния пациента.
Я изучил множество статей и блогов на тему наиболее подходящего метода для отбора признаков при классификации данных на две категории, и вот этот метод мне показался довольно хорошим:
https://machinelearningmastery.com/feature-selection-with-real-and-categorical-data/
Утверждается, что мы можем использовать ANOVA и ранговую корреляцию Кендалла,
но на другом сайте упоминается, что RFE также может быть использован для отбора признаков при классификации данных, другой автор также сказал, что мы могли бы использовать mRmR, генетический алгоритм и Relief,
я не уверен в этом, но означает ли это, что я могу использовать все эти методы отбора признаков без каких-либо дальнейших ограничений в соответствии с целью моего исследования?
В целом, отбор признаков представляет собой несколько неопределенный процесс. Поскольку обычно у вас нет истины в последней инстанции при прогнозировании биологии, вам всегда нужно учитывать, насколько реалистичным является то, что вы изобрели. Я бы рекомендовал начать с самого простого метода и посмотреть, как ваш модель работает. Установив это в качестве базового уровня, вы можете исследовать другие методы отбора признаков, чтобы увидеть, улучшит ли это вашу модель.
Для большинства моделей существуют общие предположения, которые должны быть выполнены — проверьте это перед тем, как пытаться оптимизировать ваши признаки. Например, если один признак является просто суммой признакаA и признакаB, он вам не нужен в ваших данных. Также, конечно же, всегда будьте осторожны с чрезмерным/недостаточным обучением и проводите надлежащее перекрестное подтверждение. И если вы разрабатываете набор признаков, имеет смысл обдумать их последствия, так как методы машинного обучения склонны находить кратчайшие пути, которые специфичны только для ваших данных.
Ответ или решение
Выбор признаков является критическим этапом в разработке модели машинного обучения. Это позволяет не только улучшить производительность модели, но и сократить время вычислений и уменьшить сложность интерпретации полученных результатов, особенно при анализе физиологических данных. Для классификации сигналов на две категории, таких как "нормальные" и "ненормальные" состояния человеческого организма, необходимо учитывать специфические аспекты обработки данных, полученных с множества датчиков. Давайте рассмотрим различные подходы к выбору признаков и как они могут быть применены в вашем исследовании.
Теория: Основные методы отбора признаков
-
ANOVA (Анализ дисперсии): Этот метод используется для анализа различий между группами выборок. Когда мы имеем дело с численными признаками и хотим понять, какие из них значительно различаются между двумя категориями, ANOVA может быть полезным. Он помогает выявить признаки, которые имеют статистически значимые различия средних значений между категориями.
-
Коэффициент Кендалла (Kendall’s Tau): Это не параметрический метод, который измеряет степень зависимости между переменными. Подходит для упорядоченных категориальных данных и полезен для оценки ассоциации между признаками и целевой переменной.
-
RFE (Recursive Feature Elimination): Это алгоритм, который итеративно удаляет наименее значимые признаки, оценивая их важность на каждом шаге. Он помогает найти наиболее значимые признаки для модели на основе их вклада в общую предсказательную мощность.
-
mRMR (Минимальная избыточность и максимальная релевантность): Ориентирован на выбор признаков, которые максимально релевантны целевой переменной и минимально избыточны в отношении друг друга. Это важно для избежания избыточной информации и корреляции между признаками.
-
Генетический алгоритм: Метод, вдохновленный эволюционными принципами, который способен искать глобальные оптима в сложных задачах выбора признаков. Полезен в больших пространствах поиска, когда другие алгоритмы могут не справляться.
-
Relief: Этот алгоритм оценивает значение признака, проверяя, насколько хорошо он отличает близкие пары объектов из разных классов. Отлично подходит для обработки данных с шумом и коррелирующими признаками.
Пример: Применение методов в исследовании
Представим, что ваша задача заключается в анализе данных с множества биомедицинских сенсоров для классификации состояния пациента. Например, вы используете данные ЭКГ, ЭЭГ и данные с акселерометров. Принимая во внимание сложность и разнородность данных, важно последовательно применять различные методы выбора признаков:
- Начните с применения ANOVA, чтобы отобрать признаки, между которыми наблюдаются значимые различия между "нормальными" и "ненормальными" состояниями.
- Примените Коэффициент Кендалла для оценки корреляции упорядоченных категориальных признаков.
- Для выявления избыточных признаков используйте mRMR, который позволит вам сфокусироваться на ключевых характеристиках сигнала.
- Генетический алгоритм может быть полезен для глобального поиска в сложных комбинациях признаков, особенно если число признаков велико.
- Наконец, примените RFE для итеративного сокращения количества признаков до набора наиболее значимых для модели.
Применение: Успешная интеграция в процесс разработки модели
Применение вышеупомянутых методов на практике требует осторожности и систематического подхода. Важно начать с самого простого метода (например, ANOVA или RFE) для создания базовой модели. Это позволит вам оценить, как более сложные методики, такие как генетический алгоритм или Relief, улучшают результаты.
Учтите, что одна из возможных ошибок — это прикладная чрезмерная подгонка модели. Важный аспект — правильная валидация модели и контроль эволюции ее производительности на этапах добавления или исключения признаков. Крестообразная валидация или отложенное тестирование не только помогут в оценке сложности модели, но и уменьшат риск появления "перенагруженной" модели.
Таким образом, интеграция различных методов отбора признаков значительно повысит качество классификации, позволит понять роль каждого признака и обеспечит ваш исследовательский проект обоснованными характеристиками для будущих исследований и приложений.