在这次校园招聘的过程中,我学到了很多的东西,也纠正了我之前的算法至上的思想,尤其是面试百度的过程中,让我渐渐意识到机器学习不是唯有算法,机器学习是一个过程,这样的过程包括数据处理+模型训练,而数据处理又包括了特征提取,特征表示。模型训练中有训练的策略,训练的模型,算法相关等等的一套流程,一个好的预测模型与特征提取,特征表示的方法息息相关,而算法这是作用于特征数据集上的一种策略。
以上是我个人的一些观点,如有不同见解的人,也希望你们留言,大家一起探讨,一起进步。今天还是要来说说我看到的一个材料“An Introduction to Feature Selection”,主要是我对这篇文章的一个总结与我个人的一些认识。
1、相同点和不同点
特征选择和降维有着些许的相似点,这两者达到的效果是一样的,就是试图去减少特征数据集中的属性(或者称为特征)的数目;但是两者所采用的方式方法却不同:降维的方法主要是通过属性间的关系,如组合不同的属性得新的属性,这样就改变了原来的特征空间;而特征选择的方法是从原始特征数据集中选择出子集,是一种包含的关系,没有更改原始的特征空间。
2、降维的主要方法
Principal Component Analysis(主成分分析),详细见“简单易学的机器学习算法——主成分分析(PCA)”
Singular Value Decomposition(奇异值分解),详细见“简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解”
Sammon's Mapping(Sammon映射)
二、特征选择的目标
引用自吴军《数学之美》上的一句话:一个正确的数学模型应当在形式上是简单的。构造机器学习的模型的目的是希望能够从原始的特征数据集中学习出问题的结构与问题的本质,当然此时的挑选出的特征就应该能够对问题有更好的解释,所以特征选择的目标大致如下:
提高预测的准确性
构造更快,消耗更低的预测模型
能够对模型有更好的理解和解释
三、特征选择的方法
主要有三种方法:
1、Filter方法
其主要思想是:对每一维的特征“打分”,即给每一维的特征赋予权重,这样的权重就代表着该维特征的重要性,然后依据权重排序。
主要的方法有:
Chi-squared test(卡方检验)
information gain(信息增益),详细可见“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”
correlation coefficient scores(相关系数)
2、Wrapper方法
其主要思想是:将子集的选择看作是一个搜索寻优问题,生成不同的组合,对组合进行评价,再与其他的组合进行比较。这样就将子集的选择看作是一个是一个优化问题,这里有很多的优化算法可以解决,尤其是一些启发式的优化算法,如GA,PSO,DE,ABC等,详见“优化算法——人工蜂群算法(ABC)”,“优化算法——粒子群算法(PSO)”。
主要方法有:recursive feature elimination algorithm(递归特征消除算法)
3、Embedded方法
其主要思想是:在模型既定的情况下学习出对提高模型准确性最好的属性。这句话并不是很好理解,其实是讲在确定模型的过程中,挑选出那些对模型的训练有重要意义的属性。
主要方法:正则化,可以见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression)”,岭回归就是在基本线性回归的过程中加入了正则项。
总结以及注意点
这篇文章中最后提到了一点就是用特征选择的一点Trap。个人的理解是这样的,特征选择不同于特征提取,特征和模型是分不开,选择不同的特征训练出的模型是不同的。在机器学习=模型+策略+算法的框架下,特征选择就是模型选择的一部分,是分不开的。这样文章最后提到的特征选择和交叉验证就好理解了,是先进行分组还是先进行特征选择。
答案是当然是先进行分组,因为交叉验证的目的是做模型选择,既然特征选择是模型选择的一部分,那么理所应当是先进行分组。如果先进行特征选择,即在整个数据集中挑选择机,这样挑选的子集就具有随机性。
我们可以拿正则化来举例,正则化是对权重约束,这样的约束参数是在模型训练的过程中确定的,而不是事先定好然后再进行交叉验证的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今信息爆炸的时代,数据已经像空气一样无处不在,而数据分析则是解锁这些信息宝藏的钥匙。数据分析的过程就像是一次探险,从 ...
2024-12-25在职场上,拍脑袋做决策的时代早已过去。数据分析正在成为每个职场人的核心竞争力,不仅能帮你找到问题,还能提供解决方案,提升 ...
2024-12-24Excel是数据分析的重要工具,强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中,启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代,数据分析师如同一位现代社会的侦探,肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中,掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中,制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段,而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会,数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察,帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代,数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展,选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19阿里P8、P9失业都找不到工作?是我们孤陋寡闻还是世界真的已经“癫”成这样了? 案例一:本硕都是 985,所学的专业也是当红专业 ...
2024-12-19CDA持证人Louis CDA持证人基本情况 我大学是在一个二线城市的一所普通二本院校读的,专业是旅游管理,非计算机非统计学。毕业之 ...
2024-12-18最近,知乎上有个很火的话题:“一个人为何会陷入社会底层”? 有人说,这个世界上只有一个分水岭,就是“羊水”;还有人说,一 ...
2024-12-18