机器学习-特征选择：如何使用互信息特征选择挑选出最佳特征？

一、引言

特征选择在机器学习中扮演着至关重要的角色，它可以帮助我们从大量的特征中挑选出对目标变量具有最大预测能力的特征。互信息特征选择是一种常用的特征选择方法，它通过计算特征与目标变量之间的互信息来评估特征的重要性。

互信息是信息论中的一个概念，用于衡量两个随机变量之间的相互依赖程度。在特征选择中，互信息可以用来衡量特征与目标变量之间的相关性。通过计算特征与目标变量之间的互信息，我们可以得到每个特征对目标变量的贡献程度，进而选择最相关的特征。

本文旨在介绍互信息特征选择的方法和应用。首先，我们将详细解释互信息的概念和计算方法，并阐述特征选择的步骤和原理。然后，我们将展示使用互信息特征选择在实际数据集上挑选出的最佳特征。接下来，我们将对每个最佳特征进行分析和解释，探讨其对目标变量的重要性。随后，我们将使用挑选出的最佳特征训练机器学习模型，并评估模型的性能。最后，我们将总结互信息特征选择的效果和对研究问题的贡献。

二、户信息特征选择简介

2.1 互信息的概念和计算方法

「互信息」是信息论中衡量两个随机变量之间相互依赖程度的指标。它可以用来评估特征与目标变量之间的相关性。互信息的计算方法基于信息熵的概念，它衡量了两个随机变量联合分布与各自边缘分布之间的差异。

在特征选择中，我们需要计算每个特征与目标变量之间的互信息。互信息的计算可以通过以下公式得到：

I(X; Y) = ∑∑ p(x, y) * log(p(x, y) / (p(x) * p(y)))

其中，X表示特征，Y表示目标变量，p(x, y)表示特征X和目标变量Y的联合概率分布，p(x)和p(y)分别表示特征X和目标变量Y的边缘概率分布。

2.2 特征选择的步骤和原理

  1. 步骤1：计算每个特征与目标变量之间的互信息。对于每个特征X和目标变量Y，使用上述公式计算它们之间的互信息值。
  2. 步骤2：根据互信息值排序特征。将特征按照与目标变量的互信息值从大到小排序，以确定特征的重要性。
  3. 步骤3：选择具有最高互信息值的特征。根据排序结果，选择互信息值最高的特征作为最佳特征。

特征选择的原理是基于互信息值来衡量特征与目标变量之间的相关性。互信息值越大，表示特征对目标变量的贡献越大，具有更强的预测能力。通过选择互信息值最高的特征，我们可以提取出对目标变量最相关的特征，从而提高机器学习模型的性能。

三、实例演示

  • 「数据集准备」 
library(survival)
head(gbsg)

结果展示：

   pid age meno size grade nodes pgr er hormon rfstime status
1  132  49    0   18     2     2   0  0      0    1838      0
2 1575  55    1   20     3    16   0  0      0     403      1
3 1140  56    1   40     3     3   0  0      0    1603      0
4  769  45    0   25     3     1   0  4      0     177      0
5  130  65    1   30     2     5   0 36      1    1855      0
6 1642  48    0   52     2    11   0  0      0     842      1
  • 「示例数据集介绍」 
> str(gbsg)
'data.frame':   686 obs. of  10 variables:
 $ age    : int  49 55 56 45 65 48 48 37 67 45 ...
 $ meno   : int  0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 ...
 $ size   : int  18 20 40 25 30 52 21 20 20 30 ...
 $ grade  : int  2 3 3 3 2 2 3 2 2 2 ...
 $ nodes  : int  2 16 3 1 5 11 8 9 1 1 ...
 $ pgr    : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ er     : int  0 0 0 4 36 0 0 0 0 0 ...
 $ hormon : int  0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 ...
 $ rfstime: int  1838 403 1603 177 1855 842 293 42 564 1093 ...
 $ status : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 ...

age：患者年龄
meno：更年期状态（0表示未更年期，1表示已更年期）
size：肿瘤大小
grade：肿瘤分级
nodes：受累淋巴结数量
pgr：孕激素受体表达水平
er：雌激素受体表达水平
hormon：激素治疗（0表示否，1表示是）
rfstime：复发或死亡时间（以天为单位）
status：事件状态（0表示被截尾，1表示事件发生）
  • 「互信息特征选择」 
install.packages("FSelector")
library(FSelector)
gbsg <- gbsg[,c(-1)]
# 计算互信息
weights <- information.gain(status ~ ., data = gbsg)
print(weights)
# 这里是截取多少个的意思
subset <- cutoff.k(weights,5)
f <- as.simple.formula(subset, "status")
print(f)

结果展示：

> print(weights)
        attr_importance
age          0.00000000
meno         0.00000000
size         0.00000000
grade        0.05222619
nodes        0.03689316
pgr          0.85827582
er           0.11240936
hormon       0.00000000
rfstime      0.09209408
> # 这里是截取多少个的意思
> subset <- cutoff.k(weights,5)
> f <- as.simple.formula(subset, "status")
> print(f)
status ~ pgr + er + rfstime + grade + nodes + age
<environment: 0x0000013cbe019f48>

我这里是把信息通量为0的去除了

  • 「划分训练集和测试集」 
# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
data <- gbsg
data$meno <- as.factor(data$meno)
data$hormon <- as.factor(data$hormon)
data$grade <- as.factor(data$grade)
train_indices <- sample(x = 1:nrow(data), size = 0.8 * nrow(data), replace = FALSE)
test_indices <- sample(setdiff(1:nrow(data), train_indices), size = 0.2 * nrow(data), replace = FALSE)
train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[test_indices, ]
  • 「拟合模型并进行比较」 
# 未进行特征选择的模型拟合
library(randomForest)
library(pROC)
set.seed(666)
rf <- randomForest(status~., data=train_data)

# 获取模型预测的概率
pred_prob <- predict(rf, newdata = test_data, type = "class")
# 计算真阳性率和假阳性率
roc1 <- pROC::roc(test_data$status, pred_prob)

# 特征选择后的模型拟合
rf_handle <- randomForest(f, data=train_data)
pred_prob_handle <- predict(rf_handle, newdata = test_data, type = "class")
# 计算真阳性率和假阳性率
roc2 <- pROC::roc(test_data$status, pred_prob_handle)

plot(roc1,col="#2E9FDF", legacy.axes = TRUE)
plot.roc(roc2,add=TRUE,col="red")

abline(h = seq(0, 1, by = 0.1), col = "gray", lty = "dotted")
legend(0.40, 0.17,  # 图例位置x，y
       bty = "n",   # 图例样式
       legend=c("UnHandle AUC 0.864","handle AUC 0.868"),  # 添加分组
       col=c("#2E9FDF","red"),  # 颜色跟前面一致
       lwd=2,
    border="black")  # 线条粗

从比较结果可以看出来，特征选择过后模型的表现比不处理的要表现的更好，然后模型的复杂度也会下降很多。

四、结论

「互信息特征选择是一种常用的特征选择方法，它通过计算特征与目标变量之间的互信息值来评估它们之间的相关性。这种方法的效果和对研究问题的贡献可以总结如下：」

  1. 特征选择效果：互信息特征选择可以帮助我们识别与目标变量高度相关的特征，从而提高模型的预测性能。通过计算互信息值，我们可以确定哪些特征对目标变量具有较高的信息增益，从而更好地理解数据中的关键特征。
  2. 对研究问题的贡献：互信息特征选择可以帮助我们理解数据中的关键特征，并且可以在建模过程中减少特征维度。这样可以提高模型的可解释性、降低模型的复杂度，并且可以加快训练和推理的速度。此外，互信息特征选择还可以帮助我们发现潜在的关联特征，从而为进一步的数据分析和挖掘提供线索。

「在改进和未来工作方向方面，以下是一些可能的讨论点：」

  1. 特征选择方法的比较：互信息特征选择是特征选择的一种方法，与其他方法（如方差选择、相关性选择、L1正则化等）相比，它的优势和局限性是什么？可以考虑在不同数据集和问题上进行比较研究，以评估互信息特征选择的性能。
  2. 特征选择的稳定性：特征选择结果的稳定性是一个重要的考虑因素。可以通过使用交叉验证或引入随机性来评估互信息特征选择的稳定性，并探索如何提高其稳定性。
  3. 大规模数据和高维数据的处理：互信息特征选择在大规模和高维数据集上的计算效率如何？是否存在改进方法，以便更好地处理这些数据集？
  4. 结合领域知识的特征选择：除了互信息值，是否可以结合领域知识或先验信息来进行特征选择？这样可以更好地解释特征之间的关系，并提高特征选择的准确性。
  5. 非线性关系的建模：互信息特征选择主要基于特征与目标变量之间的线性关系。如何处理非线性关系，并将其纳入特征选择过程中，是一个值得探索的方向。

总之，互信息特征选择是一种有用的特征选择方法，但仍有改进和深入研究的空间。通过比较不同方法、提高稳定性、处理大规模数据和高维数据、结合领域知识以及处理非线性关系，我们可以进一步提升互信息特征选择的效果，并为更复杂的数据分析和挖掘任务提供更好的支持。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.mzph.cn/news/122452.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

前端线上部署，如何通知用户有新版本

前端线上部署，如何通知用户有新版本

前言 version-polling 是一个轻量级的 JavaScript 库&#xff0c;它可以实时检测 web 应用的 index.html 文件内容是否有变化。当服务端发布新版本后&#xff0c;前端会自动弹出更新提示&#xff0c;让用户刷新页面&#xff0c;以加载最新的资源和功能。这样可以提高用户体验和…
阅读更多...
verilog vscode linux

verilog vscode linux

安装 vscode 插件 插件&#xff1a;Verilog-HDL/SystemVerilog/Bluespec SystemVerilog 功能&#xff1a;.xdc .ucf .v 等代码高亮、代码格式化、语法检查&#xff08;Linting&#xff09;、光标放到变量上提示变量的信息等 关于其他语言的依赖工具等信息查看插件说明 代码对齐…
阅读更多...
Csdn文章编写参考案例

Csdn文章编写参考案例

这里写自定义目录标题 欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题&#xff0c;有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants 创建一个自定义列表如何创建一个…
阅读更多...
解决visual studio Just-In-Time Debugger调试

解决visual studio Just-In-Time Debugger调试

解决visual studio Just-In-Time Debugger调试 网上流行很多方法&#xff0c;最后一直不行&#xff0c;其实有最简单的方法比较实用 方法一&#xff1a;把 C:\WINDOWS\system32\vsjitdebugger.exe,删除了&#xff0c;若怕出问题&#xff0c;可以把它改名或者做个rar文件暂时保留…
阅读更多...
cosover是什么？crossover23又是什么软件

cosover是什么？crossover23又是什么软件

cosover是篮球里的过人技巧。 1.crossover在篮球中的本意是交叉步和急速交叉步。crossover 是篮球术语&#xff0c;有胯下运球、双手交替运球&#xff0c;交叉步过人、急速大幅度变向等之意。 2.在NBA里是指包括胯下运球、变向、插花在内的过人的技巧。 NBA有很多著名的Cross…
阅读更多...
获取客户端请求IP及IP所属城市

获取客户端请求IP及IP所属城市

添加pom依赖 <dependency> <groupId>org.lionsoul</groupId> <artifactId>ip2region</artifactId> <version>2.6.5</version> </dependency> public class IpUtil { private…
阅读更多...
Linux进程等待

Linux进程等待

一、进程等待是什么&#xff1f; 通过系统调用wait/waitpid&#xff0c;来对子进程进行状态检验与回收的工作。 二、为什么要有进程等待 1、子进程退出&#xff0c;父进程如果不管不顾&#xff0c;就可能造成‘僵尸进程’的问题&#xff0c;进而造成内存泄漏。 另外&#xf…
阅读更多...
数据库分库分表的原则

数据库分库分表的原则

目录 1、数据库分库分表是什么 2、为什么要对数据库分库分表 3、何时选择分库分表 4、⭐分库分表遵循的原则 5、分库分表的方式 6、数据存放在表和库中的规则&#xff08;算法&#xff09; 7、分库分表的架构模式 8、分库分表的问题 小结 1、数据库分库分表是什么 数…
阅读更多...
vscode提取扩展出错xhr

vscode提取扩展出错xhr

在 Visual Studio Code (VSCode) 中提取扩展出现 XHR 错误通常意味着在下载扩展或进行扩展管理操作时出现了网络请求问题。XHR (XMLHttpRequest) 是一种用于在浏览器中进行 HTTP 请求的技术&#xff0c;通常用于获取数据或资源。在 VSCode 中&#xff0c;它也可用于管理扩展的下…
阅读更多...
redirect导致的循环重定向问题(史上最全)

redirect导致的循环重定向问题(史上最全)

目录 PathVariable注解和redirect的作用 使用场景 返回值未命中 返回值路径讲解 起因&#xff1a;#记录一下学习编程遇到的最难受的一个bug PathVariable注解和redirect的作用 首先了解一下PathVariable和redirect 在Spring框架中&#xff0c;PathVariable 注解主要用于…
阅读更多...
不一样的网络协议-------KCP协议

不一样的网络协议-------KCP协议

1、kcp 的协议特点 1.1、RTO 不翻倍 RTO(Retransmission TimeOut)&#xff0c;重传超时时间。tcp x 2&#xff0c;kcp x 1.5&#xff0c;提高传输速度 1.2、选择重传 TCP丢包时会全部重传从该包开始以后的数据&#xff0c;而KCP选择性重传&#xff0c;只重传真正丢失的数据包…
阅读更多...
基于单片机16位智能抢答器设计

基于单片机16位智能抢答器设计

**单片机设计介绍&#xff0c;1645【毕设课设】基于单片机16位智能抢答器设计&#xff08;裁判功能、LCD数码管显示&#xff09;汇编 文章目录 一 概要二、功能设计设计思路 三、 软件设计原理图 五、 程序程序文档 六、 文章目录 一 概要 基于单片机16位智能抢答器设计&#x…
阅读更多...
json格式存储b64编码的rgb raw数据

json格式存储b64编码的rgb raw数据

1.rgb raw数据准备 利用python将jpg里面的rgb raw数据提取出来。 import cv2# 读取 JPG 图像 image_path 1.jpg image cv2.imread(image_path)#imread读出来的顺序是BGR print("image shape:",image.shape)# 将图像由BGR转换为 RGB 数据 rgb_data cv2.cvtColor(im…
阅读更多...
C++单调向量算法应用：所有子数组中不平衡数字之和

C++单调向量算法应用：所有子数组中不平衡数字之和

涉及知识点 单调向量 题目 一个长度为 n 下标从 0 开始的整数数组 arr 的 不平衡数字 定义为&#xff0c;在 sarr sorted(arr) 数组中&#xff0c;满足以下条件的下标数目&#xff1a; 0 < i < n - 1 &#xff0c;和 sarr[i1] - sarr[i] > 1 这里&#xff0c;sort…
阅读更多...
vivado窗口使用与分析2-IDE 中的逻辑分析

vivado窗口使用与分析2-IDE 中的逻辑分析

逻辑分析 包括 &#xff1a; • “ Netlist ”窗口 • “ Hierarchy ”窗口 • “ Schematic ”窗口 1、 “ Netlist ”窗口 “ Netlist ” &#xff08; 网表 &#xff09; 窗口显示了网表中由综合工具所处理的设计层级。 根据综合设置 &#xff0c; 网表层级与原始 RT…
阅读更多...
buuctf_练[安洵杯 2019]easy_web

buuctf_练[安洵杯 2019]easy_web

[安洵杯 2019]easy_web 文章目录 [安洵杯 2019]easy_web掌握知识解题思路代码分析正式解题 关键paylaod 掌握知识 url地址和源代码的信息捕捉&#xff1b;图片和base64之间转换&#xff1b;base64和十六进制编码的了解&#xff1b;代码审计&#xff0c;绕过正则匹配对关键字的…
阅读更多...
uniapp 将流转化为视频并播放 微信小程序

uniapp 将流转化为视频并播放 微信小程序

该问题最关键的一步是将后端传回来的流&#xff0c;转化成视频&#xff0c;并播放。 1、从服务器请求数据流到前端 2、新建一个临时文件&#xff0c;将数据流写入这个文件里面&#xff0c;并自定义路径命名。 const fs wx.getFileSystemManager(); //获取全局唯一的文件管理…
阅读更多...
Pytorch代码入门学习之分类任务（二）：定义数据集

Pytorch代码入门学习之分类任务（二）：定义数据集

一、导包 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms 二、下载数据集 2.1 代码展示 # 定义数据加载进来后的初始化操作&#xff1a; transform transforms.Compose([# 张量转换&#xff1a;transforms.ToTensor(),# 归一化操作&#x…
阅读更多...
面试经典150题——Day24

面试经典150题——Day24

文章目录 一、题目二、题解 一、题目 68. Text Justification Given an array of strings words and a width maxWidth, format the text such that each line has exactly maxWidth characters and is fully (left and right) justified. You should pack your words in a …
阅读更多...
【Java网络原理】 四

【Java网络原理】 四

本文主要介绍了TCP/IP五层协议中的应用层常见的数组组织格式和传输层UDP协议。 一.应用层 1.网络通信数据的实质 网络上传输的数据&#xff0c;本质就是字符串&#xff08;准确的说&#xff0c;是二进制的字符串&#xff09; Java中的各种对象&#xff0c;是无法直接传输的 &…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023