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這篇文章主要介紹“python數據挖掘中比較實用的幾個特征選擇方法”，在日常操作中，相信很多人在python數據挖掘中比較實用的幾個特征選擇方法問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”python數據挖掘中比較實用的幾個特征選擇方法”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
對于從事數據分析、數據挖掘的小伙伴來說，特征選擇是繞不開的話題，是數據挖掘過程中不可或缺的環節。好的特征選擇能夠提升模型的性能，更能幫助我們理解數據的特點、底層結構，這對進一步改善模型、算法都有著重要作用。
特征選擇作用
減少特征數量、降維，使模型泛化能力更強，減少過擬合
增強對特征和特征值之間的理解
特征選擇方法介紹
1.特征重要性
在特征的選擇過程中，學習器是樹模型的話，可以根據特征的重要性來篩選有效的特征，在sklearn中，GBDT和RF的特征重要性計算方法是相同的，都是基于單棵樹計算每個特征的重要性，探究每個特征在每棵樹上做了多少的貢獻，再取個平均值。單棵樹上特征的重要性定義為：特征在所有非葉節在分裂時加權不純度的減少，減少的越多說明特征越重要
import numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.externals.six import StringIOfrom sklearn import treeimport pydotplusclf = DecisionTreeClassifier()x = [[1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3], [1,1,2,2,1,1,1,2,1,1,1,1,2,2,1], [1,1,1,2,1,1,1,2,2,2,2,2,1,1,1], [1,2,2,1,1,1,2,2,3,3,3,2,2,3,1] ]y = [1,1,2,2,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,1]x = np.array(x)x = np.transpose(x)clf.fit(x,y)print(clf.feature_importances_)feature_name = ['A1','A2','A3','A4']target_name = ['1','2']dot_data = StringIO()tree.export_graphviz(clf,out_file = dot_data,feature_names=feature_name, class_names=target_name,filled=True,rounded=True, special_characters=True)graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data.getvalue())graph.write_pdf("Tree.pdf")
2.回歸模型的系數
越是重要的特征在模型中對應的系數就會越大，而跟輸出變量越是無關的特征對應的系數就會越接近于0。在噪音不多的數據上，或者是數據量遠遠大于特征數的數據上，如果特征之間相對來說是比較獨立的，那么即便是運用最簡單的線性回歸模型也一樣能取得非常好的效果。
from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npnp.random.seed(0)size = 5000#A dataset with 3 featuresX = np.random.normal(0, 1, (size, 3))#Y = X0 + 2*X1 + noiseY = X[:,0] + 2*X[:,1] + np.random.normal(0, 2, size)lr = LinearRegression()lr.fit(X, Y)#A helper method for pretty-printing linear modelsdef pretty_print_linear(coefs, names = None, sort = False):if names == None:names = ["X%s" % x for x in range(len(coefs))]lst = zip(coefs, names)if sort:lst = sorted(lst, key = lambda x:-np.abs(x[0]))return " + ".join("%s * %s" % (round(coef, 3), name)for coef, name in lst)print "Linear model:", pretty_print_linear(lr.coef_)
from sklearn.cross_validation import ShuffleSplitfrom sklearn.metrics import r2_scorefrom collections import defaultdictX = boston["data"]Y = boston["target"]rf = RandomForestRegressor()scores = defaultdict(list)#crossvalidate the scores on a number of different random splits of the datafor train_idx, test_idx in ShuffleSplit(len(X), 100, .3):X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]Y_train, Y_test = Y[train_idx], Y[test_idx]r = rf.fit(X_train, Y_train)acc = r2_score(Y_test, rf.predict(X_test))for i in range(X.shape[1]):X_t = X_test.copy()np.random.shuffle(X_t[:, i])shuff_acc = r2_score(Y_test, rf.predict(X_t))scores[names[i]].append((acc-shuff_acc)/acc)print "Features sorted by their score:"print sorted([(round(np.mean(score), 4), feat) forfeat, score in scores.items()], reverse=True)
到此，關于“python數據挖掘中比較實用的幾個特征選擇方法”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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