特征选择 Feature Selection - Ex 3: Recursive Feature Elimination with Cross-Validation

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2023-12-01

特征选择/范例三: Recursive feature elimination with cross-validation

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/feature_selection/plot_rfe_with_cross_validation.html

REFCV比REF多一个交叉比对的分数(gridscores)，代表选择多少特征后的准确率。但REFCV不用像REF要给定选择多少特征，而是会依照交叉比对的分数而自动选择训练的特征数。

本范例示范RFE的进阶版，当我们在使用RFE指令时，需要输入训练特征数目，让训练机能排除到其他较不具有影响力的特征，也就是要有预期的训练特征数目。在RFECV指令提供了使用交叉验证来选择有最好准确率的训练特征数目。而交叉验证也可以帮助我们避免训练时造成过度训练(overfitting)的现象，也就是当我们从某一组资料中挑出一笔训练资料，能够对剩下的测试资料预测出准确度最好的分类，却发现这个分类机状态无法准确的辨识新进资料的结果，因为这个最佳状态只适用在特定的组合情况。因此使用RFECV后，我们可以从结果看出，使用多少特征做分类判断可以得到的准确率高低。

以叠代方式计算模型
以交叉验证来取得影响力特征

(一)建立模拟资料

# Build a classification task using 3 informative features
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=25, n_informative=3,
                           n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=8,
                           n_clusters_per_class=1, random_state=0)

说明可以参考EX1，执行过此函数后，我们可以得到具有25个特征且有1000样本的资料，其中具有目标影响力的特征有三个，有两个特征是由具有资讯影响力的特征线性组合出来的，而目标共有八个分类类别。

(二)以叠代排序特征影响力，并以交叉验证来选出具有实际影响力的特征

在使用RFECV指令前，需要建立支持向量机物件，以及交叉验证的形式。本范例仍使用SVC以及线性核函数来作为主要的分类机。

在交叉验证的部分，我们使用StratifiedKFold指令来做K 堆叠(Fold)的交叉验证。也就是将资料分为K堆，一堆作为预测用，剩下的(K-1)堆则用来训练，经过计算后，再以另外一堆作为预测，重複K次。

而scoring参数则是依照分类资料的形式，输入对应的评分方式。以本例子为超过两类型的分类，因此使用’accuracy’来对多重分类的评分方式。详细可参考scoring

# Create the RFE object and compute a cross-validated score.
svc = SVC(kernel="linear")
# The "accuracy" scoring is proportional to the number of correct
# classifications
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(y, 2),
              scoring='accuracy')
rfecv.fit(X, y)
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)

以RFECV设定好的功能物件，即可用以做训练的动作。其结果可由nfeatures得知有几样特征是具有实际影响力。并可以由gridscores看出特征的多寡如何影响准确率。
此功能需要设定交叉验证的形式，本范例是以交叉验证产生器做为输入，其功能介绍如下。

(三)画出具有影响力特征对应准确率的图

下图的曲线表示选择多少个特征来做训练，会得到多少的准确率。

Ex 3: Recursive Feature Elimination with Cross-Validation - 图1

可以看到选择三个最具有影响力的特征时，交叉验证的准确率高达81.8%。与建立模拟资料的n_informative=3是相对应的。

(四) 原始码出处

Python source code: plot_rfe_digits.py

print(__doc__)
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.datasets import make_classification
# Build a classification task using 3 informative features
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=25, n_informative=3,
                           n_redundant=2, n_repeated=0, n_classes=8,
                           n_clusters_per_class=1, random_state=0)
# Create the RFE object and compute a cross-validated score.
svc = SVC(kernel="linear")
# The "accuracy" scoring is proportional to the number of correct
# classifications
rfecv = RFECV(estimator=svc, step=1, cv=StratifiedKFold(y, 2),
              scoring='accuracy')
rfecv.fit(X, y)
print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
# Plot number of features VS. cross-validation scores
plt.figure()
plt.xlabel("Number of features selected")
plt.ylabel("Cross validation score (nb of correct classifications)")
plt.plot(range(1, len(rfecv.grid_scores_) + 1), rfecv.grid_scores_)
plt.show()

本章介绍到函式用法

`RFECV()` 的参数

class sklearn.feature_selection.RFECV(estimator, step=1, cv=None, scoring=None, estimator_params=None, verbose=0)[source]

参数

estimator
step
cv: 若无输入，预设为3-fold的交叉验证。输入整数i，则做i-fold交叉验证。若为物件，则以该物件做为交叉验证产生器。
scoring
estimator_params
verbose

输出

n_features_: 预测有影响力的特征的总数目
support_: 有影响力的特征遮罩，可以用来挑出哪些特征
ranking_: 各特征的影响力程度
gridscores: 从最有影响力的特征开始加入，计算使用多少个特征对应得到的准确率。
estimator_