Kuidas valida 10 000 tunnust mudelile?

10 000 tunnusmärkide valimine mudelile on ülesanne, mis nõuab tasakaalu teabe täielikkuse ja arvutusliku tõhususe vahel. Peamised lähenemisviisid:

1. Filtreerimismeetodid — tunnuste hindamine statistiliste mõõdikutega (korrelatsioon, omavaheline teave, ANOVA). Kiired, kuid ei arvesta tunnustevahelisi seoseid.

2. Kattuvad meetodid — kasutavad mudelit tunnuste olulisuse hindamiseks (näiteks rekursiivne tunnuste valik, RFE). Täpsemad, kuid ajakulukamad.

3. Sisseehitatud meetodid — regulaarseeritud mudelid (L1, ElasticNet), mis valivad tunnuseid ise õppimise ajal.

4. Dimensioonide vähendamise meetodid — PCA, t-SNE, autoenkoodrid, mis teisendavad tunnuseid kompaktsemasse ruumi.

Praktiline lähenemine:

• Alustada filtreerimismeetoditega, et teha umbkaudne valik (näiteks eemaldada tunnuseid madala dispersiooni või kõrge korrelatsiooniga).
• Seejärel kasutada sisseehitatud või kattuvaid meetodeid täpsemaks valikuks.
• Vajadusel rakendada dimensioonide vähendamise meetodeid.

Näide sklearni kasutamisest tunnuste valimiseks L1-regulaarsega:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

model = LogisticRegression(penalty='l1', solver='saga', max_iter=1000)
model.fit(X_train, y_train)
selector = SelectFromModel(model, prefit=True)
X_selected = selector.transform(X_train)
print(f'Valitud tunnuseid: {X_selected.shape[1]}')

Oluline on arvestada andmete ja ülesande spetsiifikat, et valida sobiv valiku meetod.