机器学习中的特征排列重要性
在机器学习的探索和建模过程中，理解和评估特征的重要性对于构建高性能模型至关重要。然而，如何准确地衡量和判断每个特征对模型的贡献程度一直是一个挑战。在这方面，sklearn库中的sklearn.inspection.permutation_importance方法为我们提供了一种独特的工具来评估特征的排列重要性。
什么是排列重要性
排列重要性是一种评估特征对模型预测性能影响的技术。这种方法基于一种基本思想：当特征值随机重排时，对模型性能的影响程度可以衡量出该特征的重要性。这种技术有助于识别哪些特征对模型的性能有重要影响，从而为特征选择和模型解释提供重要线索。
方法原理
sklearn.inspection.permutation_importance方法的核心是对特征重排之后模型性能的变化进行评估。其主要步骤包括：
- 基线指标计算： 首先，根据给定的评分指标（由参数
scoring定义），在数据集上计算一个基线指标。 - 特征排列和指标评估： 然后，对数据集中的某个特征列进行随机排列，再次评估指标。排列重要性被定义为基线指标与对特征列进行排列后指标之间的差异。
方法参数
这个方法具有多个参数，用于控制计算的方式和结果的返回：
- estimator： 已经拟合的模型估计器，必须与评分器兼容。
- X和y： 分别为特征数据和目标数据，用于计算特征重要性。
- scoring： 评估指标，可以是单一指标或多个指标的组合。
- n_repeats： 特征排列的次数。
- n_jobs和random_state： 控制并行计算和结果的随机性。
- sample_weight和max_samples： 用于加权计算和控制样本数量。
结果解读
执行完方法后，会返回一个类似字典的对象，包含以下属性：
- importances_mean： 在多次重复计算中特征重要性的平均值。
- importances_std： 在多次重复计算中特征重要性的标准差。
- importances： 特征重要性的原始排列分数。
应用实例
举例来说，假设我们使用逻辑回归模型拟合了一个二元分类问题。通过permutation_importance方法，我们可以得知哪些特征在模型性能中起着重要作用。例如，排列重要性较高的特征可能对模型的准确性有着重要的贡献。
>>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression
>>> from sklearn.inspection import permutation_importance
>>> X = [[1, 9, 9],[1, 9, 9],[1, 9, 9],
... [0, 9, 9],[0, 9, 9],[0, 9, 9]]
>>> y = [1, 1, 1, 0, 0, 0]
>>> clf = LogisticRegression().fit(X, y)
>>> result = permutation_importance(clf, X, y, n_repeats=10,
... random_state=0)
>>> result.importances_mean
array([0.4666..., 0. , 0. ])
>>> result.importances_std
array([0.2211..., 0. , 0. ])
又比如在kaggle Binary Prediction of Smoker Status using Bio-Signals中，可以通过这个来查看某个模型中特征的重要性
总结
排列重要性是机器学习中一种有力的工具，可以帮助我们理解每个特征对模型的贡献。通过评估特征排列对模型性能的影响，我们可以更好地进行特征选择、模型优化和结果解释，从而提高机器学习模型的可解释性和性能。
了解和应用排列重要性技术，可以帮助数据科学家和机器学习从业者更好地理解模型，并更加准确地进行特征选择和模型优化，从而提升模型的预测能力。
