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

特征工程包括特征選擇和特征提取。數(shù)據(jù)和特征決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已。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計算每一個特征與響應(yīng)變量的相關(guān)性：計算皮爾遜系數(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，但是計算相對復雜一些，好在很多toolkit里邊都包含了這個工具（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)建單個特征的模型，通過模型的準確性為特征排序，借此來選擇特征；

③通過L1正則項來選擇特征：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沒有選到的特征不代表不重要，原因是兩個具有高相關(guān)性的特征可能只保留了一個，如果要確定哪個特征重要應(yīng)再通過L2正則方法交叉檢驗；

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

⑤通過特征組合后再來選擇特征：如對用戶id和用戶特征最組合來獲得較大的特征集再來選擇特征，這種做法在推薦系統(tǒng)和廣告系統(tǒng)中比較常見，這也是所謂億級甚至十億級特征的主要來源，原因是用戶數(shù)據(jù)比較稀疏，組合特征能夠同時兼顧全局模型和個性化模型。

⑥通過深度學習來進行特征選擇：目前這種手段正在隨著深度學習的流行而成為一種手段，尤其是在計算機視覺領(lǐng)域，原因是深度學習具有自動學習特征的能力，這也是深度學習又叫unsupervised feature learning的原因。從深度學習模型中選擇某一神經(jīng)層的特征后就可以用來進行最終目標模型的訓練了。


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