Scikit-Learnを使用した特徴選択の方法

Scikit-Learnの特徴選択方法

機械学習モデルで重要な特徴を選択する方法

特徴選択は、基になる問題に最も関連性の高い特徴を選択することです。予測的な機械学習では、モデルの予測能力を向上させるために適切な特徴を選択します。

特徴選択を行うための多くの方法があります。統計的な分析、例えばカイ二乗法など、またはより高度な方法、例えばモデルの特徴の重要性を使う方法などがあります。また、良いドメイン知識を持つことも特徴選択を行う最良の方法です。

Scikit-Learnでは、特徴選択を行うためのさまざまな関数があります。これらの関数は何ですか？それでは詳しく見ていきましょう。

最も単純な特徴選択方法は、ある基準をルールとして使用することです。Scikit-Learnには、分散のしきい値に基づいて特徴を選択するためのVarianceTresholdという関数があります。

VarianceTresholdは、特徴の均一性に基づいて特徴を選択することを目指します。特定の特徴が分散のしきい値を下回る場合、それらは削除されます。デフォルトでは、VarianceTresholdは分散が0の特徴や値が1つしかない特徴も削除します。

<p統計的には、分散はデータの平均を基準にデータが広がっている程度を測定します。分散スコアは、データの平均値と他の値との間の広がりを示します。スコアが高いほど、データの広がりが大きいことを意味します。

このVarianceTreshold関数をデータセットの例で試してみましょう。まず、使用するシンプルなデータセットを作成しましょう。

import pandas as pdimport numpy as npX = pd.DataFrame(    [[0, 2, 0, 3],      [0, 1, 4, 3],      [0, 1, 1, 3]], columns = 'a b c d'.split())X

特徴選択を行う前に、各列の分散を測定しましょう。

for i in X.columns:    print(f'列 {i} の分散: {np.var(X[i])}')

列aとdの分散が0であることがわかります。これは、それらの列の値がすべて同じであるためです。対照的に、列cはデータがより広がっているため、最も大きな分散を持っています。では、VarianceTreshold関数を使用して特徴選択を行ってみましょう。

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