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機器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點
2017-07-04
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機器學(xué)習(xí)中的特征—特征選擇的方法以及注意點

關(guān)于機器學(xué)習(xí)中的特征我有話要說

在這次校園招聘的過程中，我學(xué)到了很多的東西，也糾正了我之前的算法至上的思想，尤其是面試百度的過程中，讓我漸漸意識到機器學(xué)習(xí)不是唯有算法，機器學(xué)習(xí)是一個過程，這樣的過程包括數(shù)據(jù)處理+模型訓(xùn)練，而數(shù)據(jù)處理又包括了特征提取，特征表示。模型訓(xùn)練中有訓(xùn)練的策略，訓(xùn)練的模型，算法相關(guān)等等的一套流程，一個好的預(yù)測模型與特征提取，特征表示的方法息息相關(guān)，而算法這是作用于特征數(shù)據(jù)集上的一種策略。

以上是我個人的一些觀點，如有不同見解的人，也希望你們留言，大家一起探討，一起進步。今天還是要來說說我看到的一個材料“An Introduction to Feature Selection”，主要是我對這篇文章的一個總結(jié)與我個人的一些認(rèn)識。

一、特征選擇和降維

1、相同點和不同點

特征選擇和降維有著些許的相似點，這兩者達(dá)到的效果是一樣的，就是試圖去減少特征數(shù)據(jù)集中的屬性(或者稱為特征)的數(shù)目；但是兩者所采用的方式方法卻不同：降維的方法主要是通過屬性間的關(guān)系，如組合不同的屬性得新的屬性，這樣就改變了原來的特征空間；而特征選擇的方法是從原始特征數(shù)據(jù)集中選擇出子集，是一種包含的關(guān)系，沒有更改原始的特征空間。

2、降維的主要方法

Principal Component Analysis(主成分分析)，詳細(xì)見“簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法——主成分分析(PCA)”

Singular Value Decomposition(奇異值分解)，詳細(xì)見“簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法——SVD奇異值分解”

Sammon's Mapping(Sammon映射)

二、特征選擇的目標(biāo)

引用自吳軍《數(shù)學(xué)之美》上的一句話：一個正確的數(shù)學(xué)模型應(yīng)當(dāng)在形式上是簡單的。構(gòu)造機器學(xué)習(xí)的模型的目的是希望能夠從原始的特征數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出問題的結(jié)構(gòu)與問題的本質(zhì)，當(dāng)然此時的挑選出的特征就應(yīng)該能夠?qū)栴}有更好的解釋，所以特征選擇的目標(biāo)大致如下：

提高預(yù)測的準(zhǔn)確性

構(gòu)造更快，消耗更低的預(yù)測模型

能夠?qū)δＰ陀懈玫睦斫夂徒忉?

三、特征選擇的方法

主要有三種方法：

1、Filter方法

其主要思想是：對每一維的特征“打分”，即給每一維的特征賦予權(quán)重，這樣的權(quán)重就代表著該維特征的重要性，然后依據(jù)權(quán)重排序。

主要的方法有：

Chi-squared test(卡方檢驗)

information gain(信息增益)，詳細(xì)可見“簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法——決策樹之ID3算法”

correlation coefficient scores(相關(guān)系數(shù))

2、Wrapper方法

其主要思想是：將子集的選擇看作是一個搜索尋優(yōu)問題，生成不同的組合，對組合進行評價，再與其他的組合進行比較。這樣就將子集的選擇看作是一個是一個優(yōu)化問題，這里有很多的優(yōu)化算法可以解決，尤其是一些啟發(fā)式的優(yōu)化算法，如GA，PSO，DE，ABC等，詳見“優(yōu)化算法——人工蜂群算法(ABC)”，“優(yōu)化算法——粒子群算法(PSO)”。

主要方法有：recursive feature elimination algorithm(遞歸特征消除算法)

3、Embedded方法

其主要思想是：在模型既定的情況下學(xué)習(xí)出對提高模型準(zhǔn)確性最好的屬性。這句話并不是很好理解，其實是講在確定模型的過程中，挑選出那些對模型的訓(xùn)練有重要意義的屬性。

主要方法：正則化，可以見“簡單易學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法——嶺回歸(Ridge Regression)”，嶺回歸就是在基本線性回歸的過程中加入了正則項。

總結(jié)以及注意點

這篇文章中最后提到了一點就是用特征選擇的一點Trap。個人的理解是這樣的，特征選擇不同于特征提取，特征和模型是分不開，選擇不同的特征訓(xùn)練出的模型是不同的。在機器學(xué)習(xí)=模型+策略+算法的框架下，特征選擇就是模型選擇的一部分，是分不開的。這樣文章最后提到的特征選擇和交叉驗證就好理解了，是先進行分組還是先進行特征選擇。

答案是當(dāng)然是先進行分組，因為交叉驗證的目的是做模型選擇，既然特征選擇是模型選擇的一部分，那么理所應(yīng)當(dāng)是先進行分組。如果先進行特征選擇，即在整個數(shù)據(jù)集中挑選擇機，這樣挑選的子集就具有隨機性。

我們可以拿正則化來舉例，正則化是對權(quán)重約束，這樣的約束參數(shù)是在模型訓(xùn)練的過程中確定的，而不是事先定好然后再進行交叉驗證的。

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