Вопрос или проблема
У меня есть 667 признаков, и я хочу найти признаки, которые имеют значительную границу между бинарными классами, перед применением модели классификации (например, Naive Bayes/SVM), чтобы улучшить скорость обучения модели классификации.
Я знаю, что если значения признаков между двумя классами перекрываются, это приведет к плохой классификации.
Поэтому я провел t-тест для двух выборок, чтобы вычислить статистическую значимость признаков между бинарными классами.
from scipy import stats
p=[]
failure = [1]
# Разделите данные на группы отказов и не отказов в два датафрейма для вычисления
t-теста для каждого признака.
df_failure= df.loc[df['label'].isin(failure)]
df_nonfailure= df.loc[~df['label'].isin(failure)]
for x in listofname:
p.append((stats.ttest_ind(df_failure[x],df_nonfailure[x], equal_var=False)))
Мой вопрос: является ли это хорошим подходом к выбору признаков, помимо рекурсивного исключения признаков/метода обертки? Есть ли какие-то похожие методы?
Я бы с осторожностью относился к использованию статистического теста для выбора важности признаков.
Вы не упоминаете размер выборки. Значения статистического теста зависят от размера выборки. Очень маленькие и очень большие значения могут исказить метод.
Кроме того, это должно быть частью стратегии кросс-валидации.
Если вы выполняете выбор признаков на всех данных, а затем проводите кросс-валидацию только на подмножестве, данные для валидации в каждой итерации кросс-валидации могут быть снова использованы для выбора признаков. Это может привести к смещению результата.
Ответ или решение
Теория
Когда речь идет о выборе признаков для классификационных моделей, таких как Naive Bayes или SVM, важно определить признаки, которые обеспечивают ясное различие между классами. Одним из подходов к этому является проведение статистических тестов, например, t-теста. Основная цель этих тестов — выяснить, различаются ли выборки, представляющие разные классы, по значимой величине. Это позволяет выявить признаки, которые потенциально могут отличать классы друг от друга.
Однако, как было правильно отмечено, t-тест может быть чувствителен к размерам выборки. Маленькие или большие размеры выборки могут искажать результаты. При больших выборках даже незначительные различия могут стать статистически значимыми, в то время как при маленьких — все может казаться незначимым.
Пример
Рассмотрим гипотетическую задачу выбора признаков для классификации машинного обучения. Допустим, у нас есть большой набор данных с 667 признаками. Мы хотим выявить, какие из них играют значительную роль в различении двух классов: "failure" и "non-failure". Тест Стьюдента позволяет определить, существуют ли статистически значимые различия между средними значениями признаков двух выборок.
Применение
Теперь перейдем к применению этого подхода. Как вы уже начали делать, можно вычислить t-статистику для каждого признака между двумя классами. Однако стоит помнить о нескольких важных моментах:
-
Учет размера выборки: Убедитесь, что у вас адекватный размер выборки для каждого класса. Если данных слишком мало, это может привести к неправильным выводам. В таких случаях может быть полезен бутстрапинг или другие методы увеличения данных.
-
Коррекция для множественных тестов: Поскольку вы проводите t-тест для большого количества признаков одновременно, это может привести к проблемам множественных сравнений. Метод Бонферрони или FDR (False Discovery Rate) коррекция могут быть полезны для уменьшения вероятности ложноположительных выводов.
-
Кросс-валидация: Никогда не забывайте, что вся процедура выбора признаков должна быть встроена в стратегию кросс-валидации. Если вы определите важные признаки на всей выборке, а затем проведете кросс-валидацию, это может привести к избыточной подгонке (overfitting). Всегда выделяйте подвыборку для тестирования, на которой признаки еще не были выбраны.
Альтернативные методы
Кроме t-тестов, существуют и другие методы для выбора признаков:
-
Мультиколлинеарные методы: PCA или LDA могут понадобиться, если между признаками имеется высокая корреляция. Эти методы позволяют преобразовать данные, снижая размерность, и выявляя ключевые компоненты.
-
Деревья решений и ансамбли: Такие методы машинного обучения, как Random Forests или Gradient Boosting, часто содержат механизмы для оценки важности признаков.
-
Методы селекции, основанные на отборах частей обучения-модели (wrapper methods): Тактики вроде рекурсивного исключения признаков, где модели обучаются последовательно на убавляющемся наборе признаков, могут дать отличные результаты за счет оценки влияния каждого признака на качество модели.
Заключение
Итак, использование t-теста для оценки значимости признаков может быть полезным, но только в правильном контексте и с необходимыми корректировками. Очень важно комбинировать его с другими методами и стратегиями, чтобы избежать искажения результатов и улучшить общую производительность модели. В реальных сложных проектах анализ данных и выбор моделей должны быть комплексными, многослойными и внимательными к деталям, чтобы обеспечивать надежные и воспроизводимые результаты.