variable Bedeutung
Die Variablenwichtigkeitsanalyse ist eine Methode zur Bewertung des Ausmaßes, in dem jedes Merkmal (Variable) in einem Modell die Modellleistung beeinflusst. Die Analyse der Bedeutung jedes Merkmals kann uns helfen zu verstehen, wie das Modell verschiedene Merkmale nutzt, um Vorhersagen zu treffen, und kann uns dabei helfen, die wichtigsten Merkmale auszuwählen, um das Modell besser zu erklären und die Modellleistung zu optimieren. In diesem Fall werden verschiedene Methoden des maschinellen Lernens verwendet und anschließend die Bedeutung jeder am Aufbau des Modells beteiligten Variablen anhand dieser Funktion analysiert. Auf diese Weise kann ein Wert für jede Variable ermittelt und schließlich das Modell optimiert werden und basierend auf der Wichtigkeit der Variablen optimiert. Umgang mit Variablenredundanz.
Zu den gängigen Methoden zur Analyse der Variablenbedeutung gehören:
1. Methode zur Merkmalsauswahl: Durch die Bewertung und Rangfolge von Merkmalen werden die wichtigsten Merkmale ausgewählt, um ein einfacheres und besser interpretierbares Modell zu erstellen. Zu den gängigen Methoden zur Funktionsauswahl gehören: Filtermethode, Wrapping-Methode und Einbettungsmethode.
2. Auf Baummodellen basierende Methoden: wie Entscheidungsbäume, Zufallswälder, Gradientenverstärkungsbäume usw. Diese Modelle können die Wichtigkeitsbewertung jedes Merkmals im Modell sowie die relative Wichtigkeitsbewertung jedes Merkmals liefern.
3. Methoden, die auf linearen Modellen basieren: wie lineare Regression, logistische Regression usw. Diese Modelle können den Koeffizientenwert und den standardisierten Koeffizientenwert jedes Merkmals sowie den Grad des Einflusses jedes Merkmals auf die Zielvariable liefern.
4. Auf neuronalen Netzen basierende Methoden: beispielsweise Deep-Learning-Modelle. Diese Modelle können den Gewichtungswert jedes Merkmals im Netzwerk und den Grad des Einflusses jedes Merkmals auf die Zielvariable liefern.
Es ist zu beachten, dass unterschiedliche Methoden zur Analyse der Variablenbedeutung für unterschiedliche Datentypen und Modelle geeignet sind und die Auswahl einer geeigneten Methode eine umfassende Überlegung auf der Grundlage spezifischer Anwendungsszenarien und -probleme erfordert.
In Google Earth Engine (GEE) wird die Methode classifier.explain() verwendet, um die Merkmalsbedeutung des Klassifikatormodells zu ermitteln. Diese Methode gibt ein FeatureImportance-Objekt zurück, das die folgenden Eigenschaften enthält:
- Features: ein Array, das den Wichtigkeitswert jedes Features enthält.