Вопрос или проблема
Я слышал, что метод случайного леса и другие деревянистые машины применяют какой-то вид неявного отбора признаков.
Мой вопрос: относится ли это также к таким методам, как SVM? Насколько я понимаю, выбор опорных векторов также является своеобразным отбором признаков.
Я предполагаю, что вы имеете в виду тот факт, что обучение решающего дерева (например, с использованием алгоритма C4.5 или его варианта) включает отбор признаков, используемых в качестве условий в узлах. Обычно на каждой итерации алгоритм выбирает наиболее дискриминационный признак, ранжируя все признаки, используя, например, их информационную выгоду.
Это действительно очень похоже на процесс отбора признаков:
- ранжирование признаков по их информационной значимости относительно метки является очень распространенным способом отбора признаков
- решающее дерево может в итоге выбрать только подмножество доступных признаков, точно так же, как если бы был применен отбор признаков.
SVM работает очень иначе и (в общем) не имеет аналогичного процесса выбора конкретных признаков. Но верно, что в широком смысле любой классификатор осуществляет какой-то вид отбора признаков: он измеряет, насколько релевантен каждый признак для предсказания правильного класса.
Тем не менее, важно понимать, что реальный процесс отбора признаков состоит в удалении признаков перед обучением, т.е. обучающий алгоритм не получает возможность использовать признаки, которые были удалены. Это сильно отличается от вышеописанных случаев, потому что:
- если отбор признаков удаляет слишком много признаков, модель может не показать таких же результатов, как при использовании всех исходных признаков
- если отбор признаков правильно удаляет избыточную и/или бесполезную информацию, модель, вероятно, будет работать лучше, чем если бы все признаки были предоставлены. Это связано с тем, что алгоритм может запутаться в изобилии информации, либо потому, что сложнее найти то, что релевантно среди множества вариантов, либо потому, что у него недостаточно экземпляров для правильной оценки релевантности всех признаков.
Обратите внимание, что существуют работы по оптимальному объединению отбора признаков и получения весов SVM.
Ответ или решение
Неявный выбор признаков в машинном обучении: Сравнение Random Forest и SVM
Вопрос о неявном выборе признаков в алгоритмах машинного обучения, таких как Random Forest и SVM, затрагивает ключевые аспекты анализа и обработки данных. Давайте разберемся, что именно подразумевается под неявным выбором признаков и как он реализуется в разных типах моделей.
1. Неявный выбор признаков в Random Forest
Случайные Леса (Random Forest) – это ансамблевый метод, который строит множество деревьев решений и объединяет их результаты для улучшения точности и избегания переобучения. При построении каждого дерева алгоритм выбирает подмножество признаков на каждом узле, что можно считать формой неявного выбора признаков.
- Информационная мощность: В процессе разветвления дерева, для каждой итерации выбирается признак на основе таких критериев, как прирост информации (information gain) или уменьшение неопределенности (Gini impurity). Это означает, что более информативные признаки появляются в узлах дерева с большей вероятностью, а менее полезные автоматически отбрасываются.
- Подсчет важности признаков: Random Forest также предоставляет оценку важности каждого признака на основе их распределения по деревьям. Это дает возможность оценить, какие признаки были наиболее значимыми для предсказаний модели.
2. Особенности SVM и явление аналогичного выбора признаков
Метод опорных векторов (SVM) основывается на концепции максимального разделяющего гиперплоскости, подходя к задаче классификации несколько иначе. Хотя на первый взгляд может показаться, что SVM не использует неявный выбор признаков, это не совсем так.
- Опорные векторы: В SVM используются лишь те экземпляры данных, которые находятся на границе между классами, известные как опорные векторы. Эти векторы определяют гиперплоскость, и можно сказать, что они косвенно «отбирают» наиболее значимые признаки. Однако важно отметить, что это не аналогично отбору признаков, происходящему в Random Forest, а лишь результат конечного предсказания.
3. Различие между неявным выбором и явным отбором признаков
Настоящий отбор признаков подразумевает исключение некоторых признаков до начала тренировки модели, в то время как алгоритмы, такие как Random Forest и SVM, используют все доступные признаки, делая выбор на основе их значимости.
- Преимущества: Удаление шумовых или избыточных признаков может повысить производительность модели, особенно если данных недостаточно для анализа множества переменных.
- Недостатки: Чрезмерное сокращение массива признаков может привести к потере важной информации, что снизит точность модели.
4. Интеграция выбора признаков в SVM
Совсем недавно стали появляться исследования, которые пытаются объединить отбор признаков с SVM для оптимизации их весов. Такие подходы позволяют не только улучшить точность, но также сокращают время обучения модели, так как используются только наиболее информативные признаки.
Заключение
Таким образом, неявный выбор признаков, реализуемый в Random Forest, действительно существенно отличается от подхода, используемого в SVM. Понимание этих различий и особенностей может значительно повысить качество предсказаний и эффективность выполнения задач в машинном обучении. Оба метода имеют свои плюсы и минусы, и выбор подхода зависит от конкретной задачи и доступных данных.