通过R语言进行机器学习中的特征选择

特征选择是实用机器学习的重要一步，一般数据集都带有太多的特征用于模型构建，如何找出有用特征是值得关注的重要内容。

基于caret包，使用递归特征消除法，其中rfe参数如下：

x，预测变量的矩阵或数据框
y，输出结果向量（数值型或因子型）
sizes，用于测试的特定子集大小的整型向量
rfeControl，用于指定预测模型和方法的一系列选项

一些列函数可以用于rfeControl$functions，包括：线性回归（lmFuncs），随机森林（rfFuncs），朴素贝叶斯(nbFuncs)，bagged trees（treebagFuncs)和可以用于caret的train函数的函数（caretFuncs）。

移除冗余特征，移除高度关联的特征

set.seed(1234)
library(mlbench)
library(caret)
data(PimaIndiansDiabetes)
Matrix <- PimaIndiansDiabetes[,1:8]

library(Hmisc)
up_CorMatrix <- function(cor,p) {ut <- upper.tri(cor) 
data.frame(row = rownames(cor)[row(cor)[ut]] ,
           column = rownames(cor)[col(cor)[ut]], 
           cor =(cor)[ut] ) }

res <- rcorr(as.matrix(Matrix))
cor_data <- up_CorMatrix (res$r)
cor_data <- subset(cor_data, cor_data$cor > 0.5)
 cor_data
row column       cor
22 pregnant    age 0.5443412

根据重要性进行特征排序

特征重要性可以通过构建模型获取。一些模型，诸如决策树，内建有特征重要性的获取机制。另一些模型，每个特征重要性利用ROC曲线分析获取。

下例加载Pima Indians Diabetes数据集，构建一个Learning Vector Quantization（LVQ）模型。varImp用于获取特征重要性。从图中可以看出glucose, mass和age是前三个最重要的特征，insulin是最不重要的特征。

# ensure results are repeatable
set.seed(1234)
# load the library
library(mlbench)
library(caret)
# load the dataset
data(PimaIndiansDiabetes)
# prepare training scheme
control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10, repeats=3)
# train the model
model <- train(diabetes~., data=PimaIndiansDiabetes, method="lvq", preProcess="scale", trControl=control)
# estimate variable importance
importance <- varImp(model, scale=FALSE)
# summarize importance
print(importance)
# plot importance
plot(importance)

ROC curve variable importance

Importance
glucose      0.7881
mass         0.6876
age          0.6869
pregnant     0.6195
pedigree     0.6062
pressure     0.5865
triceps      0.5536
insulin      0.5379

特征选择

自动特征选择用于构建不同子集的许多模型，识别哪些特征有助于构建准确模型，哪些特征没什么帮助。特征选择的一个流行的自动方法称为 递归特征消除（Recursive Feature Elimination）或RFE。

下例在Pima Indians Diabetes数据集上提供RFE方法例子。随机森林算法用于每一轮迭代中评估模型的方法。该算法用于探索所有可能的特征子集。从图中可以看出当使用5个特征时即可获取与最高性能相差无几的结果。

# ensure the results are repeatable
set.seed(7)
# load the library
library(mlbench)
library(caret)
# load the data
data(PimaIndiansDiabetes)
# define the control using a random forest selection function
control <- rfeControl(functions=rfFuncs, method="cv", number=10)
# run the RFE algorithm
results <- rfe(PimaIndiansDiabetes[,1:8], PimaIndiansDiabetes[,9], sizes=c(1:8), rfeControl=control)
# summarize the results
print(results)
# list the chosen features
predictors(results)
# plot the results
plot(results, type=c("g", "o"))


Recursive feature selection

Outer resampling method: Cross-Validated (10 fold) 

Resampling performance over subset size:

 Variables Accuracy  Kappa AccuracySD KappaSD Selected
         1   0.6926 0.2653    0.04916 0.10925         
         2   0.7343 0.3906    0.04725 0.10847         
         3   0.7356 0.4058    0.05105 0.11126         
         4   0.7513 0.4435    0.04222 0.09472         
         5   0.7604 0.4539    0.05007 0.11691        *
         6   0.7499 0.4364    0.04327 0.09967         
         7   0.7603 0.4574    0.04052 0.09838         
         8   0.7590 0.4549    0.04804 0.10781         

The top 5 variables (out of 5):
   glucose, mass, age, pregnant, insulin

实例

1.特征工程概述

特征工程，即最大限度地从原始数据中提取有用信息以供算法和模型使用，通过寻求最优特征子集等方法使模型预测性能最高。

以经典的鸢尾花数据iris为例，分别根据已有的特征选择的框架图，结合网络上给出的python代码总结，添加了运用R实现特征选择的方法，来对比两种语言的差异。

1.导入数据

data("iris")
# 特征矩阵
iris.data <- iris[, -length(iris)]
# 目标向量
iris.targer <- iris[, length(iris)]

2.数据预处理

标准化（要求数据符合正态分布）

scale(iris.data, center = TRUE, scale = TRUE)
# 或者运用BBmisc包中的normalize函数
library(BBmisc)
normalize(iris.data)

放缩（依据公式构建区间放缩函数）

maxmin <- function(col) {
    maxmin <- (col - min(col))/(max(col) - min(col))
    return(maxmin)}
maxmin(iris.data)

归一化

归一化是指依照特征矩阵的行处理数据，其目的在于样本向量在点乘运算或其他核函数计算相似性时，拥有统一的标准，也就是说都转化为“单位向量”。归一化后样本各属性的平方和为1。

norm <- function(data) {
    norm = apply(data, 1, function(x) {
        x/sqrt(sum(x^2))
    })
    norm = t(norm)
    return(norm)}
norm(iris.data)

标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，转换为标准正态分布。

归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1]区间内，因此区间放缩法是归一化的一种。

3.特征选择

Filter(过滤法)：

按照变量内部特征或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征.与特定的学习算法无关，因此具有较好的通用性，作为特征的预筛选器非常合适。缺点主要是由于算法的评价标准独立于特定的学习算法，所选的特征子集在分类准确率方面通常低于Wrapper方法。

方差选择法：计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征.

library(mlr)
# 创建task
train.task <- makeClassifTask(data = iris, target = "Species")
# 查看变量选择可选方法listFilterMethods()
# 选择计算方差，进行特征选择
var_imp <- generateFilterValuesData(train.task, method = "variance", nselect = 3)
var_imp
# 对衡量特征指标进行绘图
plotFilterValues(var_imp, feat.type.cols = TRUE, n.show = 3)

【机器学习】使用R语言进行机器学习特征选择

通过R语言进行机器学习中的特征选择

移除冗余特征，移除高度关联的特征

根据重要性进行特征排序

特征选择

实例

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