打开主菜单

机器学习统计学中,特征选择英语:feature selection)也被称为变量选择属性选择变量子集选择 。它是指:为了构建模型而选择相关特征(即属性、指标)子集的过程。使用特征选择技术有三个原因:

  • 简化模型,使之更易于被研究人员或用户理解,[1]
  • 缩短训练时间,
  • 改善通用性、降低过拟合[2](即降低方差[1]

要使用特征选择技术的关键假设是:训练数据包含许多冗余无关 的特征,因而移除这些特征并不会导致丢失信息。[2] 冗余无关 特征是两个不同的概念。如果一个特征本身有用,但如果这个特征与另一个有用特征强相关,且那个特征也出现在数据中,那么这个特征可能就变得多余。[3]

特征选择技术与特征提取有所不同。特征提取是从原有特征的功能中创造新的特征,而特征选择则只返回原有特征中的子集。 特征选择技术的常常用于许多特征但样本(即数据点)相对较少的领域。特征选择应用的典型用例包括:解析书面文本和微阵列数据,这些场景下特征成千上万,但样本只有几十到几百个。

目录

介绍编辑

特征选择算法可以被视为搜索技术和评价指标的结合。前者提供候选的新特征子集,后者为不同的特征子集打分。 最简单的算法是测试每个特征子集,找到究竟哪个子集的错误率最低。这种算法需要穷举搜索空间,难以算完所有的特征集,只能涵盖很少一部分特征子集。 选择何种评价指标很大程度上影响了算法。而且,通过选择不同的评价指标,可以把特征选择算法分为三类:包装类、过滤类和嵌入类方法[3]

  • 包装类方法使用预测模型给特征子集打分。每个新子集都被用来训练一个模型,然后用验证数据集来测试。通过计算验证数据集上的错误次数(即模型的错误率)给特征子集评分。由于包装类方法为每个特征子集训练一个新模型,所以计算量很大。不过,这类方法往往能为特定类型的模型找到性能最好的特征集。
  • 过滤类方法采用代理指标,而不根据特征子集的错误率计分。所选的指标算得快,但仍然能估算出特征集好不好用。常用指标包括互信息[3]、逐点互信息[4]、皮尔逊积矩相关系数、每种分类/特征的组合的帧间/帧内类距离或显著性测试评分。[4][5] 过滤类方法计算量一般比包装类小,但这类方法找到的特征子集不能为特定类型的预测模型调校。由于缺少调校,过滤类方法所选取的特征集会比包装类选取的特征集更为通用,往往会导致比包装类的预测性能更为低下。不过,由于特征集不包含对预测模型的假设,更有利于暴露特征之间的关系。许多过滤类方法提供特征排名,而非显式提供特征子集。要从特征列表的哪个点切掉特征,得靠交叉验证来决定。过滤类方法也常常用于包装方法的预处理步骤,以便在问题太复杂时依然可以用包装方法。
  • 嵌入类方法包括了所有构建模型过程中用到的特征选择技术。这类方法的典范是构建线性模型的LASSO方法。该方法给回归系数加入了L1惩罚,导致其中的许多参数趋于零。任何回归系数不为零的特征都会被LASSO算法“选中”。LASSO的改良算法有Bolasso[6]和FeaLect[7]。Bolasso改进了样本的初始过程。FeaLect根据回归系数组合分析给所有特征打分。 另外一个流行的做法是递归特征消除(Recursive Feature Elimination)算法,通常用于支持向量机,通过反复构建同一个模型移除低权重的特征。这些方法的计算复杂度往往在过滤类和包装类之间。

传统的统计学中,特征选择的最普遍的形式是逐步回归,这是一个包装类技术。它属于贪心算法,每一轮添加该轮最优的特征或者删除最差的特征。主要的调控因素是决定何时停止算法。在机器学习领域,这个时间点通常通过交叉验证找出。在统计学中,某些条件已经优化。因而会导致嵌套引发问题。此外,还有更健壮的方法,如分支和约束和分段线性网络。

参见编辑

参考文献编辑

  1. ^ 1.0 1.1 Gareth James; Daniela Witten; Trevor Hastie; Robert Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning. Springer. 2013: 204. 
  2. ^ 2.0 2.1 Bermingham, Mairead L.; Pong-Wong, Ricardo; Spiliopoulou, Athina; Hayward, Caroline; Rudan, Igor; Campbell, Harry; Wright, Alan F.; Wilson, James F.; Agakov, Felix; Navarro, Pau; Haley, Chris S. Application of high-dimensional feature selection: evaluation for genomic prediction in man. Sci. Rep. 2015, 5. 
  3. ^ 3.0 3.1 3.2 Guyon, Isabelle; Elisseeff, André. An Introduction to Variable and Feature Selection. JMLR. 2003, 3. 
  4. ^ 4.0 4.1 Yang, Yiming; Pedersen, Jan O. A comparative study on feature selection in text categorization. ICML. 1997. 
  5. ^ Forman, George. An extensive empirical study of feature selection metrics for text classification. Journal of Machine Learning Research. 2003, 3: 1289–1305. 
  6. ^ Bach, Francis R. Bolasso: model consistent lasso estimation through the bootstrap. Proceedings of the 25th international conference on Machine learning. 2008: 33–40. doi:10.1145/1390156.1390161. 
  7. ^ Zare, Habil. Scoring relevancy of features based on combinatorial analysis of Lasso with application to lymphoma diagnosis. BMC Genomics. 2013, 14: S14. doi:10.1186/1471-2164-14-S1-S14. 

扩展阅读编辑

外部链接编辑