Guía más útil sobre la selección de características de Python

Administrar un gran conjunto de datos siempre es un gran problema, ya sea que sea un experto en análisis de grandes datos o un experto en aprendizaje automático. ¡Pero espera! ¿Alguna vez has comprobado cuántas funciones de Python estás usando?

¡¡Parece extraño!!

Pero has leído bien. Cuanto más grandes sean las funciones que utilice, mayor será el conjunto de datos. ¡Pero no siempre! Además, también se observa que la contribución de las características podría conducirte hacia modelos menos predictivos.

A continuación, mencioné todos los puntos necesarios que lo ayudarán a comprender la selección de funciones de Python. Entonces, sin crear más suspenso, familiaricémonos con los entresijos de la selección de características.

¿Qué es la selección de funciones?

Es el método utilizado para seleccionar las características más importantes del conjunto de datos proporcionado. En varios casos, se ha observado que la selección de funciones puede mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

También podemos decir que es uno de los procesos de selección de las características más relevantes del conjunto de datos.

Además, la selección de funciones de Python juega un papel importante de varias maneras. ¿Cómo? ¡Vamos a averiguar!

¿Cuáles son los métodos para seleccionar las características de Python?

Hay varios métodos que se pueden utilizar para la selección de funciones. Descubrámoslos todos en detalle.

método de filtrado

Depende de la unicidad de los datos. Además, implica el mismo proceso de evaluación que incluye información, consistencia, distancia y dependencia.

El siguiente diagrama de flujo describe el proceso del método de filtrado.

Además de esto, el método de filtro utiliza el proceso de clasificación para seleccionar variables. Y la razón para usarlo es la simplicidad, relevancia y excelencia del método de ordenamiento por rangos.

Usando el método de filtro, puede eliminar características irrelevantes antes de comenzar la clasificación.

Este método se utiliza para el procesamiento de datos. La función proporciona la clasificación basada en la puntuación de las estadísticas. Este puntaje se utiliza para conocer la característica de correlación con la variable de salida.

Algunos de los ejemplos de métodos de filtro son ganancia de información, prueba de chi-cuadradoY puntajes del coeficiente de correlación.

Método de envoltura

Está bastante claro que un método contenedor requiere un algoritmo de aprendizaje automático. Además, el rendimiento del algoritmo ML se utiliza como proceso de evaluación.

La precisión del pronóstico utiliza la actividad de clasificación para evaluar las características. El método wrapper busca la funcionalidad más adecuada para el algoritmo ML e intenta mejorar el rendimiento de la minería.

Algunos de los ejemplos del método wrapper son eliminación de funciones hacia atrás, selección de funciones hacia adelante, eliminación de funciones recursivas, y más.

Método incorporado

Este método considera cada iteración realizada durante el proceso de entrenamiento del modelo. Además, extrae las características que más han contribuido al proceso de formación.

los método de regularización es un método común utilizado para métodos integrados. Esto es cierto para descubrir la peor característica que produce un umbral de coeficiente.

Por este motivo, el método de regularización también se conoce como método de sanción. También incluye restricciones adicionales utilizadas para la optimización del algoritmo predictivo.

Algunos ejemplos de algoritmos de regularización son i Red elástica, PERÍODO, Regresión de crestay más.

Aspectos importantes a tener en cuenta al seleccionar las características de Python

Ahora, está claro para usted que vale la pena usar el método de Python para seleccionar características. Sin embargo, hay un punto importante que debes tener en cuenta.

Aquí es donde debe integrar la selección de funciones en la canalización de ML.

Si digo simplemente, el método de selección de características debe incluir justo antes de proporcionar los datos al modelo de entrenamiento.

En particular, use mientras trabaja con el método de estimación como validación cruzada.

La validación cruzada garantiza que la selección de características se realice en los datos justo antes de entrenar el modelo.

NOTA: Si usa la selección de características para preparar sus datos primero, la selección del modelo de ejecución y entrenamiento puede ser un error.

Pero al realizar la selección de funciones en todos los datos, la validación cruzada selecciona funciones útiles. Esto conduce a un sesgo en el rendimiento del modelo ML.

Ahora, comprendamos cómo funciona la selección de características de Python.

A continuación se muestra el ejemplo que utiliza la eliminación recursiva de funciones junto con algoritmos de regresión logística.

Este algoritmo seleccionará las 3 mejores características de todas las características.

La selección que haga el algoritmo no importa mientras no sea constante y hábil.

Está claro que RFE selecciona las 3 características principales, como massa, embarazo y pedi.

La salida está marcada como opción "1" dentro de la ranking_matriz y como VERDADERO dentro del support_array.

¿Qué método de selección de características es mejor?

Siempre depende del usuario con qué propósito está utilizando estas selecciones de funciones.

Sin embargo, existen los siguientes puntos que le ayudarán a decidir qué método es mejor para usted.

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¡¡Vamos a terminarlo!!

Selección de funciones Python es un método que le ayuda a seleccionar funciones automáticamente.

En el proceso mencionado anteriormente, se seleccionan aquellas características que más contribuyen a la predicción de las variables de salida que le parecen interesantes.

Anteriormente, mencioné los métodos más útiles para seleccionar funciones. Espero que entiendas la especialidad de cada método.

Pero, si tiene alguna duda sobre la selección de las funciones de Python, comente su pregunta a continuación. Definitivamente te ayudaré de la mejor manera posible.

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