Вопрос или проблема
Метрика важности в случайных лесах – это способ определения значимости предикторной переменной в модели. Она делает это, случайным образом перемешивая значения одной предикторной переменной за раз и наблюдая, как это влияет на производительность модели.
Вместо этого, почему бы нам не удалить переменную, не переобучить модель и не измерить эффект?
Я предполагаю, что это может быть связано с тем, что удаление переменной из модели снижает её “сложность” (измеряемую количеством предикторов), и это может повлиять на её производительность. Но я не уверен, является ли это причиной или есть другие причины, кроме этой.
Метрика важности в случайных лесах основана на идее перемешивания значений одной предикторной переменной за раз для оценки её значимости в модели. Этот подход имеет несколько преимуществ по сравнению с удалением переменной и переобучением модели для измерения эффекта:
-
Согласованность со структурой модели: Случайные леса являются ансамблевыми моделями, состоящими из нескольких деревьев решений. Структура и архитектура модели остаются неизменными при использовании важности на основе перемешивания. Удаление переменной, с другой стороны, изменяет структуру модели. Важность на основе перемешивания позволяет оценить значимость переменной в контексте существующей модели.
-
Сложность модели и взаимодействия: Удаление переменной не только влияет на сложность модели (количество предикторов), но также может нарушить взаимодействия и связи между переменными. Важность на основе перемешивания изолирует вклад переменной, в то время как удаление переменной может привести к потере информации и взаимодействиям с другими предикторами.
-
Неразрушающий метод: Важность на основе перемешивания не изменяет исходный набор данных. Удаление переменной из набора данных может быть проблематичным, если набор данных нужен для других анализов или если позже вы поймете, что переменная была важной и захотите включить её в анализ.
-
Согласованность с другими метриками важности: Важность на основе перемешивания согласуется с другими метриками важности, такими как импуритет Джини или среднее снижение точности, которые обычно используются в деревьях решений и случайных лесах. Эта согласованность позволяет сравнивать важность переменных между различными моделями и наборами данных.
Ответ или решение
Вопрос о том, почему вRandom Forest для вычисления важности переменных используется пермутация значений переменной вместо их удаления, имеет несколько важных аспектов, заслуживающих внимания.
Причины использования пермутации вместо удаления:
-
Сохранение структуры модели: Random Forest является ансамблевой моделью, состоящей из множества деревьев решений. Пермутация значений позволяет оценивать важность переменной, не нарушая структуру модели. Удаление переменной из модели изменяет её структуру и может привести к множеству последствий, включая наличие новых взаимодействий, которые ранее могли быть важными.
-
Сложность модели и взаимодействия: Удаление переменной не только снижает сложность модели (число предикторов), но и может нарушить взаимодействия между переменными. Пермутация значений изолирует вклад переменной в предсказание, что делает более понятным, какой вклад она внесла в модель. Удаление переменной может привести к потере информации о взаимодействиях с другими предикторами.
-
Неразрушающий подход: Пермутация значений не изменяет исходный набор данных. Удаление переменной может вызвать проблемы в дальнейшем анализе, особенно если вы решите, что переменная важна и захотите вернуть её. Это позволяет избежать путаницы и ненужных потерь информации.
-
Сравнимость с другими метриками важности: Подход с использованием пермутации согласуется с другими метриками важности, такими как индекс Джини или среднее уменьшение точности, которые распространены в деревьях решений и Random Forest. Это согласие позволяет сравнивать важность переменных между различными моделями и наборами данных, что имеет важное значение для анализа и интерпретации результатов.
Заключение
Метод пермутации значений переменных в Random Forest обеспечивает более точный и надежный способ оценки важности предикторов, сохраняя структуру модели и учитывая потенциальные взаимодействия между переменными. Удаление же переменной не только усложняет интерпретацию результатов, но и может привести к потере значимой информации. Поэтому для оценки важности переменных предпочтительным подходом является пермутация.