特征選擇 | 遞歸特征消除算法篩選最優特征

寫在前面

在實際應用中，特征選擇作為機器學習和數據挖掘領域的重要環節，對于提高模型性能和減少計算開銷具有關鍵影響。特征選擇是從原始特征集中選擇最相關和最具區分力的特征子集，以提高模型的泛化能力和可解釋性。特征選擇在機器學習和數據挖掘任務中扮演著重要的角色，能夠提高模型性能、減少計算開銷，并增強模型的可解釋性。通過合理選擇合適的特征選擇方法，可以進一步優化實際應用中的模型訓練和預測效果。

常規方法

特征選擇方法可以分為三大類：過濾式方法、包裹式方法和嵌入式方法。過濾式方法獨立于任何具體的學習算法，通過對特征進行評估和排序來選擇特征子集。包裹式方法直接使用學習算法來評估特征子集的性能。嵌入式方法將特征選擇融入到學習算法中，通過優化算法的目標函數來同時選擇特征和訓練模型。

算法原理

遞歸特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）是一種特征選擇算法，用于減少特征維度并選擇最佳特征子集。它是一種基于機器學習模型的迭代算法，可以用于選擇對目標變量具有最大預測能力的特征。
RFE的基本思想是通過反復構建模型并剔除對模型預測影響較小的特征，以此來減少特征集的大小。算法的步驟如下：
初始化：選擇一個機器學習模型作為基礎模型，并設置希望保留的特征數量（或比例）。
訓練模型：使用所有特征訓練基礎模型，并計算特征的重要性或系數。
特征排名：根據特征的重要性或系數，對特征進行排序。
特征剔除：剔除排名靠后的若干特征，剩下的特征組成新的特征子集。
判斷停止條件：如果剩余特征數量已經達到設定的目標數量，停止算法；否則，返回步驟2。
返回最佳特征子集：算法結束后，返回保留的特征子集作為最終的特征選擇結果。
RFE算法的關鍵在于不斷迭代，每次迭代都通過訓練模型和特征排名來評估特征的重要性，并選擇性地剔除一部分特征。這樣可以逐步減少特征集的大小，并篩選出對目標變量預測有貢獻的特征。
常用的RFE算法有基于線性模型的RFE和基于樹模型的RFE等。在應用RFE算法時，需要選擇合適的機器學習模型和評估指標，并根據實際情況設置合理的特征數量目標。
需要注意的是，RFE算法可能會受到特征間相關性的影響，因此在使用之前，建議先進行特征工程和數據預處理，以確保特征之間的相關性較低，從而獲得更準確的特征選擇結果。

結果分析

「特征選擇結果分析」：在遞歸特征消除算法中，通過不斷剔除特征，最終選擇出了一個最優的特征子集。對于特征選擇結果的分析可以從以下幾個方面進行：
特征重要性排序：根據特征的重要性得分進行排序，可以觀察到哪些特征被認為是最重要的。通常情況下，得分較高的特征更加相關，對模型的預測性能有較大的貢獻。
特征剔除情況：觀察在不同迭代步驟中特征的剔除情況。某些特征可能在早期的迭代中就被剔除了，而有些特征可能一直保留到最后。這可以幫助我們判斷哪些特征可能是冗余或者噪聲的。
特征數目變化：記錄每一步剔除特征后剩余的特征數目的變化情況。可以觀察到隨著特征的剔除，特征數目逐漸減少，達到預設的目標特征數目。
「最優特征對模型性能的影響」：遞歸特征消除算法的目標是選擇出最佳的特征子集，以提高模型的性能。可以通過比較使用全量特征和最優特征子集在同一模型上的性能來評估選擇結果的影響。

參考資料

[1] Artificial intelligence in detecting left atrial appendage thrombus by transthoracic echocardiography and clinical features: the Left Atrial Thrombus on Transoesophageal Echocardiography (LATTEE) registry
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
[3] Reference: XGBoost-SHAP-based interpretable diagnostic framework for alzheimer’s disease