Pandas 使用scikit-learn中的Pandas递归特征消除(Random Forest)

在机器学习中，特征选择技术旨在从原始数据集中筛选出最具有预测能力的特征。Pandas递归特征消除可被用于消除一个或多个特征，以提高模型的准确度。它是一种基于模型的特征选择方法，该方法使用一个初始分类器（如随机森林），在特征的数量不断减少的情况下重新训练模型，并且通过消除与较低权重的特征，来提高预测准确度。

使用scikit-learn库中的递归特征消除（RFE）可以从元组N实现特征选择。在本文中，我们将使用随机森林算法和Pandas递归特征消除，从一个模拟数据集中选择最佳特征来训练一个二元分类器。

阅读更多：Pandas 教程

导入需要的库

我们需要导入pandas、numpy和scikit-learn库。Pandas用于数据加载和操作，numpy用于科学计算和数组操作，scikit-learn是Python中的常用机器学习库之一。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

加载和准备数据

首先，我们需要加载并准备模拟数据集。我们使用名为“X_train.csv”的训练数据集来训练模型，使用名为“X_test.csv”的测试数据集来评估模型的性能。每个数据集包含10个特征和1个目标变量。数据集可以通过以下代码从CSV文件中加载：

train_data = pd.read_csv('X_train.csv')
test_data = pd.read_csv('X_test.csv')

在读取数据之后，我们可以使用.head()方法查看前几行数据：

train_data.head()
test_data.head()

拆分数据集

在我们运行随机森林之前，我们需要拆分数据集。准备训练集和测试集，用于在训练模型和评估模型的效果。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data.drop('label', axis=1),
                                                    train_data['label'], test_size=0.2,
                                                    random_state=42)

train_test_split()函数是从sklearn.model_selection库中导入的，用于将数据集划分为训练集和测试集。这里将原始数据集分成了训练集和测试集，测试集占比为20%。

运行随机森林

在我们运行随机森林之前，我们需要定义模型的参数和超参数。为此，我们将使用RandomForestClassifier()函数。这个函数需要设置一些超参数，包括n_estimators（树的数量）、max_depth（树的深度）和min_samples_leaf（叶节点的最小样本数）等等。

rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_leaf=5, random_state=42)

我们选择的模型中将有100个决策树，每个树的最大深度为5，并且每个叶子节点至少有5个样本。

接下来，我们需要用现有的特征和目标变量训练随机森林模型。

rfc.fit(X_train, y_train)

特征选择

现在我们已经训练了一个随机森林模型，接下来需要运行Pandas递归特征消除算法，以获取最佳特征集。为此，我们将使用sklearn库中的RFE函数。

rfe = RFE(rfc, n_features_to_select=5)
rfe.fit(X_train, y_train)
sel_features = X_train.columns[rfe.get_support()]

我们将RFE实例化为rfe，并将它与随机森林分类器实例化的rfc组合在一起。在这里，我们选择保留前5个特征。

然后，我们将rfe拟合到训练数据集中：

rfe.fit(X_train, y_train)

接下来获取选择的特征集：

sel_features = X_train.columns[rfe.get_support()]

这个sel_features变量是一个包含被选择的特征的列表。

评估模型

接下来，我们使用被选择的特征集来训练一个新的随机森林模型，并用测试集来评估模型的性能。

# Select features
X_train_sel = X_train[sel_features]
X_test_sel = X_test[sel_features]

# Train new model with selected features
rfc_sel = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, min_samples_leaf=5, random_state=42)
rfc_sel.fit(X_train_sel, y_train)

# Make predictions and evaluate
y_pred = rfc_sel.predict(X_test_sel)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy of model with selected features: {acc}")

在这里，我们使用选定的特征集来拟合一个随机森林分类器实例化的rfc_sel。我们使用训练数据集中的sel_features定义了X_train_sel和X_test_sel，同时使用原始的随机森林的参数来实例化新的rfc_sel模型。最后，我们使用测试数据集中的X_test_sel和y_test来评估模型的准确度。

总结

本文介绍了使用scikit-learn中的Pandas递归特征消除算法来选择特征的方法。我们使用了一个随机森林模型对特征进行排序，并最终选择了最佳特征集来训练模型。随机森林是一种常见的机器学习算法，它可以在处理大量数据时发挥作用。Pandas递归特征消除算法可以很好地与随机森林结合使用，有效地提高了模型的预测准确度。