在本文中，我们将研究从数据集中选择特征的不同方法;同时通过使用Python中Scikit-learn (sklearn)库实现讨论了特征选择算法的类型:

• 单变量选择
• 递归特征消除(RFE)
• 主成分分析(PCA)
• 选择重要特征(特征重要度)

我们简要介绍了前三种算法及其实现。然后我们将详细讨论在数据科学社区中广泛使用的选择重要特征(特性重要度)部分的内容。

单变量选择

统计测试可用于选择那些与输出变量关系最强的特征。

scikit-learn库提供了SelectKBest类，它可以与一组不同的统计测试一起使用，以选择特定数量的特征。

下面的例子使用chi²非负性特征的统计测试，从皮马印第安人糖尿病发病数据集中选择了四个最好的特征:

1. #Feature Extraction with Univariate Statistical Tests (Chi-squared for classification)

2. #Import the required packages

3. #Import pandas to read csv import pandas

4. #Import numpy for array related operations import numpy

5. #Import sklearn's feature selection algorithm

6. from sklearn.feature_selection import SelectKBest

7. #Import chi2 for performing chi square test from sklearn.feature_selection import chi2

8. #URL for loading the dataset

9. url ="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians diabetes/pima-indians-diabetes.data"

10. #Define the attribute names

11. names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']

12. #Create pandas data frame by loading the data from URL

13. dataframe = pandas.read_csv(url, names=names

14. #Create array from data values

15. array = dataframe.values

16. #Split the data into input and target

17. X = array[:, 0:8]

18. Y = array[:,8]

19. #We will select the features using chi square

20. test = SelectKBest(score_func=chi2, k=4)

21. #Fit the function for ranking the features by score

22. fit = test.fit(X, Y)

23. #Summarize scores numpy.set_printoptions(precision=3) print(fit.scores_)

24. #Apply the transformation on to dataset

25. features = fit.transform(X)

26. #Summarize selected features print(features[0:5,:])

你可以看到每个参数的得分，以及所选择的四个参数(得分最高的):plas、test、mass和age。

每个特征的分数为：

1. [111.52 1411.887 17.605 53.108 2175.565 127.669 5.393

2. 181.304]

被选出的特征是：

1. [[148. 0. 33.6 50. ]

2. [85. 0. 26.6 31. ]

3. [183. 0. 23.3 32. ]

4. [89. 94. 28.1 21. ]

5. [137. 168. 43.1 33. ]]

递归特征消除(RFE)

RFE的工作方式是递归地删除参数并在保留的参数上构建模型。它使用模型精度来判断哪些属性(以及属性的组合)对预测目标参数贡献最大。你可以在scikit-learn的文档中了解更多关于RFE类的信息。

下面的示例使用RFE和logistic回归算法来选出前三个特征。算法的选择并不重要，只需要熟练并且一致:

1. #Import the required packages

2. #Import pandas to read csv import pandas

3. #Import numpy for array related operations import numpy

4. #Import sklearn's feature selection algorithm from sklearn.feature_selection import RFE

5. #Import LogisticRegression for performing chi square test from sklearn.linear_model import LogisticRegression

6. #URL for loading the dataset

7. url =

8. "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-dia betes/pima-indians-diabetes.data"

9. #Define the attribute names

10. names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']

11. #Create pandas data frame by loading the data from URL

12. dataframe = pandas.read_csv(url, names=names)

13.

14. #Create array from data values

15. array = dataframe.values

16.

17. #Split the data into input and target

18. X = array[:,:8]

19. Y = array[:,8]

20. #Feature extraction

21. model = LogisticRegression() rfe = RFE(model, 3)

22. fit = rfe.fit(X, Y)

23. print("Num Features: %d"% fit.n_features_) print("Selected Features: %s"% fit.support_)

24. print("Feature Ranking: %s"% fit.ranking_)

执行完上述代码后，我们可以得到:

1. Num Features: 3

2. Selected Features: [ True False False False False True True False]

3. Feature Ranking: [1 2 3 5 6 1 1 4]

你可以看到RFE选择了前三个特性，即preg、mass和pedi。这些在support_数组中被标记为True，在ranking_数组中被标记为首选（标记为1）。

主成分分析

PCA使用线性代数将数据集转换为压缩格式。通常，它被认为是一种数据约简技术。PCA的一个属性是，你可以选择转换结果中的维数或主成分的数量。

在接下来的例子中，我们使用PCA并选择了三个主成分:

1. #Import the required packages

2. #Import pandas to read csv import pandas

3. #Import numpy for array related operations import numpy

4. #Import sklearn's PCA algorithm

5. from sklearn.decomposition import PCA

6. #URL for loading the dataset

7. url =

8. "https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians diabetes/pima-indians-diabetes.data"

9. #Define the attribute names

10. names = ['preg', 'plas', 'pres', 'skin', 'test', 'mass', 'pedi', 'age', 'class']

11. dataframe = pandas.read_csv(url, names=names)

12. #Create array from data values

13. array = dataframe.values

14. #Split the data into input and target

15. X = array[:,0:8]

16. Y = array[:,8]

17. #Feature extraction

18. pca = PCA(n_components=3) fit = pca.fit(X)

19. #Summarize components

20. print("Explained Variance: %s") % fit.explained_variance_ratio_

21. print(fit.components_)

你可以看到，转换后的数据集(三个主成分)与源数据几乎没有相似之处:

1. Explained Variance: [ 0.88854663 0.06159078 0.02579012]

2. [[ -2.02176587e-03 9.78115765e-02 1.60930503e-02 6.07566861e-02

3. 9.93110844e-01 1.40108085e-02 5.37167919e-04 -3.56474430e-03]

4. [ -2.26488861e-02 -9.72210040e-01 -1.41909330e-01 5.78614699e-02 9.46266913e-02 -4.69729766e-02 -8.16804621e-04 -1.40168181e-01

5. [ -2.24649003e-02 1.43428710e-01 -9.22467192e-01 -3.07013055e-01 2.09773019e-02 -1.32444542e-01 -6.39983017e-04 -1.25454310e-01]]

选择重要特征(特性重要度)

特征重要度是一种利用训练好的有监督分类器来选择特征的技术。当我们训练分类器(如决策树)时，我们计算每个参数以创建分割;我们可以使用这个度量作为特征选择器。让我们来详细了解一下。

随机森林由于其相对较好的准确性、鲁棒性和易用性而成为最受欢迎的机器学习方法之一。它们还提供了两种简单易行的特征选择方法——均值降低杂质和均值降低准确度。

随机森林由许多决策树组成。决策树中的每个节点都是一个基于单个特征的条件，其设计目的是将数据集分割成两个，以便相似的响应值最终出现在相同的集合中。选择(局部)最优条件的度量叫做杂质。对于分类问题，它通常是基尼杂质或信息增益/熵，而对于回归树，它是方差。因此，当训练一棵树时，可以通过每个特征减少的树中加权杂质的多少来计算。对于森林，可以对每个特征的杂质减少量进行平均，并根据该方法对特征进行排序。

让我们看一下如何使用随机森林分类器来进行特征选择，并评估特征选择前后分类器的准确性。我们将使用Otto数据集。该数据集可从kaggle免费获得（你需要注册kaggle才能下载该数据集)。你可以从https://www.kaggle.com/c/otto-group-product- classifics-challenge/data下载训练集train.csv.zip，然后将解压缩的train.csv文件放在你的工作目录中。

这个数据集描述了超过61,000个产品的93个模糊细节，这些产品被分成10个产品类别(例如，时尚类、电子产品类等)。输入参数是某种类型的不同事件的计数。

训练目标是对新产品作为10个类别中每一个类别的概率数组做出预测，并使用多级对数损失（也称为交叉熵）对模型进行评估。

我们将从导入所有库开始:

1. #Import the supporting libraries

2. #Import pandas to load the dataset from csv file

3. from pandas import read_csv

4. #Import numpy for array based operations and calculations

5. import numpy as np

6. #Import Random Forest classifier class from sklearn

7. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

8. #Import feature selector class select model of sklearn

9. from sklearn.feature_selection

10. import SelectFromModel

11. np.random.seed(1)

定义一个方法用于将我们的数据集分为训练数据和测试数据；我们将在训练数据部分对数据集进行训练，测试数据部分将用于训练模型的评估:

1. #Function to create Train and Test set from the original dataset

2. def getTrainTestData(dataset,split):

3. np.random.seed(0)

4. training = []

5. testing = []

6. np.random.shuffle(dataset) shape = np.shape(dataset)

7. trainlength = np.uint16(np.floor(split*shape[0]))

8. for i in range(trainlength):

9. training.append(dataset[i])

10. for i in range(trainlength,shape[0]):

11. testing.append(dataset[i])

12. training = np.array(training) testing = np.array(testing)

13. return training,testing

还需要添加一个函数来评估模型的准确性；以预测输出和实际输出为输入，计算准确率百分比：

1. #Function to evaluate model performance

2. def getAccuracy(pre,ytest):

3. count = 0

4. for i in range(len(ytest)):

5. if ytest[i]==pre[i]:

6. count+=1

7. acc = float(count)/len(ytest)

8. return acc

现在要导入数据集。我们将导入train.csv文件；该文件包含61,000多个训练实例。我们的示例将使用50000个实例，其中使用35,000个实例来训练分类器，并使用15,000个实例来测试分类器的性能:

1. #Load dataset as pandas data frame

2. data = read_csv('train.csv')

3. #Extract attribute names from the data frame

4. feat = data.keys()

5. feat_labels = feat.get_values()

6. #Extract data values from the data frame

7. dataset = data.values

8. #Shuffle the dataset

9. np.random.shuffle(dataset)

10. #We will select 50000 instances to train the classifier

11. inst = 50000

12.

13. #Extract 50000 instances from the dataset

14. dataset = dataset[0:inst,:]

15.

16. #Create Training and Testing data for performance evaluation

17. train,test = getTrainTestData(dataset, 0.7)

18.

19. #Split data into input and output variable with selected features

20. Xtrain = train[:,0:94] ytrain = train[:,94] shape = np.shape(Xtrain)

21.

22. print("Shape of the dataset ",shape)

23.

24. #Print the size of Data in MBs

25. print("Size of Data set before featureselection: %.2f MB"%(Xtrain.nbytes/1e6))

26.

注意下这里的数据大小；由于我们的数据集包含约35000个训练实例，带有94个参数；我们的数据集非常大。让我们来看一下：

1. Shape of the dataset (35000, 94)

2. Size of Data set before feature selection: 26.32 MB

如你所见，我们的数据集中有35000行和94列，数据大小超过26MB。

在下一个代码块中，我们将配置我们的随机森林分类器；我们会使用250棵树，最大深度为30，随机特征的数量为7。其他超参数将是sklearn的默认值:

1. #Lets select the test data for model evaluation purpose

2. Xtest = test[:,0:94] ytest = test[:,94]

3.

4. #Create a random forest classifier with the following Parameters

5. trees = 250

6. max_feat= 7

7. max_depth = 30

8. min_sample = 2

9. clf = RandomForestClassifier(n_estimators=trees, max_features=max_feat, max_depth=max_depth, min_samples_split= min_sample, random_state=0, n_jobs=-1)

10.

11. #Train the classifier and calculate the training time

12. import time

13. start = time.time()

14. clf.fit(Xtrain, ytrain)

15. end = time.time()

16.

17. #Lets Note down the model training time

18. print("Execution time for building the Tree is: %f"%(float(end)- float(start)))

19. pre = clf.predict(Xtest)

20.

21. #Let's see how much time is required to train the model on the training dataset:

22. Execution time for building the Tree is: 2.913641

23.

24. #Evaluate the model performance for the test data

25. acc = getAccuracy(pre, ytest)

26.

27. print("Accuracy of model before feature selection is %.2f"%(100*acc))

模型的精确度是：

1. Accuracy of model before feature selection is 98.82

正如所看到的，我们获得了非常好的精确度，因为我们将几乎99%的测试数据分类为正确的类别。这意味着我们在15,000个实例中对大概14,823个实例进行了正确的分类。

所以，现在问题是：我们应该进一步改进吗？好吧，为什么不呢？如果可能的话，我们一定需要进行更多的改进；在这里，我们将使用特征重要度来选择特征。如你所知，在树的建造过程中，我们使用杂质度量来选择节点。选择杂质最少的参数值作为树中的节点。我们可以使用类似的标准来选择特征。我们可以给杂质更少的特征更多的重要度，这可以使用sklearn库的feature_importances_函数来实现。让我们来看一下每个特征的重要度:

1. #Once we have trained the model we will rank all the features for feature in zip(feat_labels, clf.feature_importances_):

2. print(feature)

3. ('id', 0.33346650420175183)

4. ('feat_1', 0.0036186958628801214)

5. ('feat_2', 0.0037243050888530957)

6. ('feat_3', 0.011579217472062748)

7. ('feat_4', 0.010297382675187445)

8. ('feat_5', 0.0010359139416194116)

9. ('feat_6', 0.00038171336038056165)

10. ('feat_7', 0.0024867672489765021)

11. ('feat_8', 0.0096689721610546085)

12. ('feat_9', 0.007906150362995093)

13. ('feat_10', 0.0022342480802130366)

14.

正如你看到的，每个特征都有不同的重要度，这取决于它对最终预测的贡献值。

我们将使用这些重要度评分来对我们的特征进行排序;在接下来的部分中，我们将选取特征重要度大于0.01的特征进行模型训练：

1. #Select features which have higher contribution in the final prediction

2. sfm = SelectFromModel(clf, threshold=0.01)

3. sfm.fit(Xtrain,ytrain)

4.

这里，我们将根据所选的特征参数转换输入的数据集。在下一个代码块中，我们会转换数据集。然后，我们将检查新数据集的大小和形状:

1. #Transform input dataset

2. Xtrain_1 = sfm.transform(Xtrain)

3. Xtest_1 = sfm.transform(Xtest)

4.

5. #Let's see the size and shape of new dataset

6. print("Size of Data set before feature selection: %.2f MB"%(Xtrain_1.nbytes/1e6))

7. shape = np.shape(Xtrain_1)

8. print("Shape of the dataset ",shape)

9.

10. Size of Data set before feature selection: 5.60 MB

11. Shape of the dataset (35000, 20)

12.

看到数据集的形状了吗？经过特征选择后，我们只剩下20个特征，这使得数据库的大小从26MB减少到了5.60 MB，比原来的数据集减少了80%左右。

在下一个代码块中，我们将使用与前面相同的超参数训练一个新的随机森林分类器，并在测试集上进行了测试。我们来看看修改训练集后得到的精确度是多少：

1. #Model training time

2. start = time.time() clf.fit(Xtrain_1, ytrain) end = time.time()

3. print("Execution time for building the Tree is: %f"%(float(end)- float(start)))

4.

5. #Let's evaluate the model on test data

6. pre = clf.predict(Xtest_1) count = 0

7. acc2 = getAccuracy(pre, ytest)

8. print("Accuracy after feature selection %.2f"%(100*acc2))

9.

10. Execution time for building the Tree is: 1.711518

11. Accuracy after feature selection 99.97

12.

看到了吗！使用修改后的数据集，我们获得了99.97%的准确率，这意味着我们把14,996个实例分到了正确的类别，而之前我们只正确地分类了14,823个实例。

这是我们在特征选择过程中取得的巨大进步；我们可以将所有的结果总结如下表：

评估标准

特征选择前

特征选择后

特征数量

94

20

数据集大小

26.32MB

5.60MB

训练时间

2.91 s

1.71 s

精确度

98.82%

99.97%

上表显示了特征选择的实际优势。可以看到我们显著地减少了特征的数量，这减少了模型的复杂性和数据集的维度。在减小维度后，我们需要更少的训练时间，最终我们克服了过拟合的问题，获得了比以前更高的精确度。

本文我们共探讨了机器学习中特征选择的4种方法。

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