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數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇問(wèn)題
2018-02-26
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數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇問(wèn)題

特征工程包括特征選擇和特征提取。數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近這個(gè)上限而已。通常而言，特征選擇是指選擇獲得相應(yīng)模型和算法最好性能的特征集，工程上常用的方法：

①計(jì)算每一個(gè)特征與響應(yīng)變量的相關(guān)性：計(jì)算皮爾遜系數(shù)和互信息系數(shù)，皮爾遜系數(shù)只能衡量線性相關(guān)性而互信息系數(shù)能夠很好地度量各種相關(guān)性，但是計(jì)算相對(duì)復(fù)雜一些，好在很多toolkit里邊都包含了這個(gè)工具（如sklearn的MINE），得到相關(guān)性之后就可以排序選擇特征了；

②構(gòu)建單個(gè)特征的模型，通過(guò)模型的準(zhǔn)確性為特征排序，借此來(lái)選擇特征；

③通過(guò)L1正則項(xiàng)來(lái)選擇特征：L1正則方法具有稀疏解的特性，因此天然具備特征選擇的特性，但是要注意，L1沒(méi)有選到的特征不代表不重要，原因是兩個(gè)具有高相關(guān)性的特征可能只保留了一個(gè)，如果要確定哪個(gè)特征重要應(yīng)再通過(guò)L2正則方法交叉檢驗(yàn)；

④訓(xùn)練能夠?qū)?a href='/map/tezheng/' style='color:#000;font-size:inherit;'>特征打分的預(yù)選模型：RandomForest和LogisticRegression等都能對(duì)模型的特征打分，通過(guò)打分獲得相關(guān)性后再訓(xùn)練最終模型；

⑤通過(guò)特征組合后再來(lái)選擇特征：如對(duì)用戶(hù)id和用戶(hù)特征最組合來(lái)獲得較大的特征集再來(lái)選擇特征，這種做法在推薦系統(tǒng)和廣告系統(tǒng)中比較常見(jiàn)，這也是所謂億級(jí)甚至十億級(jí)特征的主要來(lái)源，原因是用戶(hù)數(shù)據(jù)比較稀疏，組合特征能夠同時(shí)兼顧全局模型和個(gè)性化模型。

⑥通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)進(jìn)行特征選擇：目前這種手段正在隨著深度學(xué)習(xí)的流行而成為一種手段，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，原因是深度學(xué)習(xí)具有自動(dòng)學(xué)習(xí)特征的能力，這也是深度學(xué)習(xí)又叫unsupervised feature learning的原因。從深度學(xué)習(xí)模型中選擇某一神經(jīng)層的特征后就可以用來(lái)進(jìn)行最終目標(biāo)模型的訓(xùn)練了。


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