5种数据科学家必须知道的特征选择方法

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编译 | 艾奇

作者 | Rahul Agarwal

来源 | towardsdatascience

数据决定了模型的上限，算法只能无线逼近这个上限。模型好坏很大程度上还是取决于数据的质量、特征的选择。

面对海量数据我们无法手动挨个EDA挑选，那么如何科学地使用方法筛选特征显得尤为重要，今天个大家介绍数据科学家必须掌握的5种常用特征选择方法。

1、特征选择的原因

我们可能会想为什么不适用所有特征呢？特征选择的意义到底是什么？

有这么简单的三个原因：

1. 维度灾难 - 过度拟合

图片来源：https://chrisalbon.com/?source=post_page

一般经验是当数据中的列数多于行数，可能会对模型产生不好的影响，即模型会过度地拟合数据，导致模少泛化能力。此外，大量特征使得模型体积庞大，耗时，并且难以在生产中实施。

2. 可解释性

我们希望模型简单并可解释。当有非常多的特征时，将会失去可解释性。

3. garbage in - garbage out

很多数时候，我们会有许多非信息化特征。例如，名称或ID变量这些无意义的特征，如果不进行特征选择，那么这些质量比较差的输入特征也就会产生质量差的输出。

 2、如何进行特征选择？ 

核心就是只选择有用的特征，可以通过很多方式来做，通常可以分为三种。

• 基于过滤器：指定一些指标并基于此过滤特征，例如：相关性/卡方检验。

• 基于包装器：包装器方法将选择一组特征视为搜索问题，例如：递归特征消除方法。

• 嵌入式：嵌入式方法使用具有内置特征选择方法的算法，例如：Lasso和RF有自己的特征选择方法。

下面介绍上面提及的也是常用的5种特种选择方法，这些方法在Scikit-learn中已经有了封装好的方法可以直接使用。

使用特征kaggle的一个数据集作为示例。

https://www.kaggle.com/mlwhiz/feature-selection-using-football-data?source=post_page

 3、五种特征选择方法 

进行选择之前完成了一些基本的预处理，例如删除空值和独热编码。并使用以下方法将问题转换为分类问题：

y = traindf ['Overall']> = 87

这里使用High Overall代表优秀球员，数据集（X）如下所示，有223列。

训练数据X

1. 皮尔逊相关（pearson）

这是一种基于过滤器的方法。

在数据集中目标变量和数值特征之间Pearson相关的绝对值。根据此标准保留前n个特征。

def cor_selector(X, y,num_feats):
    cor_list = []
    feature_name = X.columns.tolist()
    # calculate the correlation with y for each feature
    for i in X.columns.tolist():
        cor = np.corrcoef(X[i], y)[0, 1]
        cor_list.append(cor)
    # replace NaN with 0
    cor_list = [0 if np.isnan(i) else i for i in cor_list]
    # feature name
    cor_feature = X.iloc[:,np.argsort(np.abs(cor_list))[-num_feats:]].columns.tolist()
    # feature selection? 0 for not select, 1 for select
    cor_support = [True if i in cor_feature else False for i in feature_name]
    return cor_support, cor_feature
cor_support, cor_feature = cor_selector(X, y,num_feats)
print(str(len(cor_feature)), 'selected features')

2. 卡方（chi-squared）

这是另一种基于过滤器的方法。

在这种方法中，计算目标和数值变量之间的卡方度量，只选择具有最大卡方值的变量。

图片来源：https://chrisalbon.com/?source=post_page

创建一个小例子说明如何计算样本的卡方统计量。

假设数据集中有75个右前锋和25个非右前锋，观察到40个右前锋表现较好，35个表现不太好。这是否意味着右前锋球员会影响整体表现？

观测值和预期计数

计算卡方值：

要做到这一点，如果两个分类变量之间确实存在独立性，首先要找出期望落入每个桶（bucket）中的值。

这很简单，将每个单元格的行总和和列总和相乘，并将其除以总观察值。

所以好/不好右前锋的Bucket预期值= 25（行总和）* 60（列总和）/ 100（总观察值）

由于数据中有25％是不好的右前锋，表中观察值为60个优秀选手，因此有15名球员。

接着可以使用下面的公式来对4个单元格求和：

卡方统计量具有非负数值和分类特征，可以从数据集中获得卡方特征：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
X_norm = MinMaxScaler().fit_transform(X)
chi_selector = SelectKBest(chi2, k=num_feats)
chi_selector.fit(X_norm, y)
chi_support = chi_selector.get_support()
chi_feature = X.loc[:,chi_support].columns.tolist()
print(str(len(chi_feature)), 'selected features')

3. 递归特征消除

这是一种基于包装器的方法。正如之前所说，包装器方法将特征选择视为搜索问题。

来自sklearn文档：递归特征消除（RFE）的目标是通过递归地考虑越来越小的特征集来选择特征。首先，在初始特征集上训练估计器，并且通过 coef_ 属性或通过 feature_importances_ 属性获得每个特征的重要性。然后，从当前的一组特征中删除最不重要的特征。在修剪的集合上递归地重复该过程，直到最终到达所需数量的要选择的特征。

我们可以在该方法上使用任何估算器。在这种情况下，我们使用 LogisticRegression 和 RFE 观察 coef_  属性的 LogisticRegression 对象。

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
rfe_selector = RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=num_feats, step=10, verbose=5)
rfe_selector.fit(X_norm, y)
rfe_support = rfe_selector.get_support()
rfe_feature = X.loc[:,rfe_support].columns.tolist()
print(str(len(rfe_feature)), 'selected features')

4. Lasso：从模型中选择

资源：https://chrisalbon.com/?source=post_page

这是一种嵌入式方法。如前所述，嵌入式方法使用具有内置特征选择方法的算法。

例如，Lasso和RF有自己的特征选择方法。Lasso Regularizer强制将许多特征权重归零。这里使用Lasso来选择变量。

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
embeded_lr_selector = SelectFromModel(LogisticRegression(penalty="l1"), max_features=num_feats)
embeded_lr_selector.fit(X_norm, y)
 
embeded_lr_support = embeded_lr_selector.get_support()
embeded_lr_feature = X.loc[:,embeded_lr_support].columns.tolist()
print(str(len(embeded_lr_feature)), 'selected features')

5. 基于树：SelectFromModel

我们还可以使用随机森林，根据特征的重要性选择特征。

我们使用每个决策树中的节点杂质计算特征的重要性。在随机森林中，最终的特征重要性是所有决策树特征重要性的平均值。

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
embeded_rf_selector = SelectFromModel(RandomForestClassifier(n_estimators=100), max_features=num_feats)
embeded_rf_selector.fit(X, y)
 
embeded_rf_support = embeded_rf_selector.get_support()
embeded_rf_feature = X.loc[:,embeded_rf_support].columns.tolist()
print(str(len(embeded_rf_feature)), 'selected features')

我们也可以使用LightGBM，或者XGBoost对象，只要它有一个feature_importances_属性。

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from lightgbm import LGBMClassifier
 
lgbc=LGBMClassifier(n_estimators=500, learning_rate=0.05, num_leaves=32, colsample_bytree=0.2,
            reg_alpha=3, reg_lambda=1, min_split_gain=0.01, min_child_weight=40)
 
embeded_lgb_selector = SelectFromModel(lgbc, max_features=num_feats)
embeded_lgb_selector.fit(X, y)
 
embeded_lgb_support = embeded_lgb_selector.get_support()
embeded_lgb_feature = X.loc[:,embeded_lgb_support].columns.tolist()
print(str(len(embeded_lgb_feature)), 'selected features')

将多种选择器组合使用

也可以尝试组合多种选择方法进行特征筛选，计算各种特征出现的频次，并按照频次对特征排序。

# put all selection together
feature_selection_df = pd.DataFrame({'Feature':feature_name, 'Pearson':cor_support, 'Chi-2':chi_support, 'RFE':rfe_support, 'Logistics':embeded_lr_support,
                                    'Random Forest':embeded_rf_support, 'LightGBM':embeded_lgb_support})
# count the selected times for each feature
feature_selection_df['Total'] = np.sum(feature_selection_df, axis=1)
# display the top 100
feature_selection_df = feature_selection_df.sort_values(['Total','Feature'] , ascending=False)
feature_selection_df.index = range(1, len(feature_selection_df)+1)
feature_selection_df.head(num_feats)

上面结果的意思是：检查特征是否获得了基于所有方法的筛选。我们可以看到Reactions和LongPassing在高评级选手中具有出色的属性。正如预期的那样，Ballcontrol和Finishing名列前茅。

参考链接：

https://towardsdatascience.com/the-5-feature-selection-algorithms-every-data-scientist-need-to-know-3a6b566efd2

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