Вопрос или проблема
Я хочу оценить важность каждой из признаков в наборе данных 2000×60 в задаче классификации с использованием случайного леса.
Самыми широко используемыми, по всей видимости, являются:
- Кросс-энтропия – информационный прирост
- Важноть Джини (
SkLearnреализация сfeature_importances_) - Среднеквадратичная ошибка (
H2Oреализация сh2o.varimp)
Я также нашел довольно краткий обзор других метрик важности переменных в случайных лесах в этой научной статье.
Вот некоторые из них:
- Альтман
- Борута
- Перестановка
- Рекуррентная относительная важность переменной
- Рекурсивное исключение признаков
- Вита
- VSURF
Кто-нибудь использовал эти метрики и какая из них была наиболее информативной для вашей модели?
Есть ли у вас другие метрики такого рода для важности переменных в случайных лесах?
Одним из самых популярных методов является важность признаков по перестановке, которая измеряет снижение оценки модели при случайной перемешивании значения одного признака. Результат представляет собой упорядоченный список признаков, каждый из которых имеет распределительные оценки. Этот метод очень хорошо работает с случайными лесами.
Значения SHAP от Microsoft очень интересны и, похоже, перекрывают разрыв между LIME, градиентами входных данных, глобальным суррогатом и основной важностью признаков по перестановке. Кроме того, что они достаточно понятны, библиотека Слундберга очень обширна и обладает отличными инструментами визуализации для вашей модели.
Ответ или решение
Оценка важности признаков в классификационной задаче с использованием случайного леса
В современном анализе данных, особенно в задачах классификации, понимание важности различных признаков является критически важным. Это позволяет не только лучше интерпретировать модель, но и оптимизировать её, выбирая наиболее значимые параметры. Рассмотрим популярные метрики, используемые для оценки важности признаков на примере случайного леса, а также более продвинутые методы.
Основные метрики важности признаков
-
Кросс-энтропия и информация о доходах:
Этот метод оценивает, насколько информация, предоставленная конкретным признаком, уменьшает неопределенность при классификации. Он полезен для понимания, насколько данный признак влияет на целевую переменную. -
Индикатор Джини (Gini Importance):
В реализацииSkLearnэта метрика используется, чтобы оценить важность признаков на основе уменьшения индикатора Джини на каждом узле дерева. Чем больше снижение, тем более значим признак. Результаты часто доступны через атрибутfeature_importances_, что делает её популярной в рамках библиотек машинного обучения в Python. -
Среднеквадратичная ошибка (Mean Squared Error):
В реализацииH2Oэта метрика учитывает, насколько каждое изменение в признаке влияет на ошибку модели. Этот подход позволяет глубже понять, как признаки взаимодействуют с предсказаниями.
Дополнительные методы оценки важности
Помимо вышеуказанных метрик, существуют и другие методы, которые могут дать более глубокое понимание роли признаков:
-
Метод Альтмана (Altmann):
Этот метод основывается на изменении в оценке качества модели при исключении признаков и может дать стабильные результаты для оценки их важности. -
Boruta:
Это метод, который использует случайный лес для сравнения важности реальных признаков с важностью случайных (шумовых) признаков. Этот подход позволяет выявить важные и неважные признаки одновременно. -
Пермутационное важность (Permutation Importance):
Этот метод основан на измерении изменения качества модели при случайной перестановке значений конкретного признака. Это очень полезный способ для оценки реального вклада признака в работу модели. -
Рекурсивное исключение признаков (Recursive Feature Elimination):
Этот метод последовательно удаляет наименее важные признаки и оценивает производительность модели, что помогает в выборе оптимального подмножества признаков. -
Metod VITA и VSURF:
Эти методы используют более сложные алгоритмы для оценки важности и позволяют учитывать взаимодействие между признаками. -
SHAP values:
SHAP (SHapley Additive exPlanations) values – это передовой метод, который связывает концепции, такие как LIME и градиенты входа, предоставляя интерпретируемость модели. Библиотека от Microsoft предоставляет мощные средства визуализации, которые могут помочь в понимании влияния признаков.
Заключение
Каждый из перечисленных методов имеет свои достоинства и недостатки, и их выбор зависит от конкретной задачи, данных и желаемого уровня интерпретируемости модели. Экспериментирование с несколькими подходами может помочь вам найти наиболее информативный и стабильный способ оценки важности признаков в вашей классификационной модели на основе случайного леса.