【特征选择】feature-selector工具助你一臂之力

▍前言

本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选择库。feature-selector主要对以下类型的特征进行选择：

具有高missing-values百分比的特征
具有高相关性的特征
对模型预测结果无贡献的特征（即zero importance）
对模型预测结果只有很小贡献的特征（即low importance）
具有单个值的特征（即数据集中该特征取值的集合只有一个元素）

从上面可以看出feature-selector确实是非常基础的特征选择工具，正因为非常的基础，所以才非常的常用（这也是为什么williamkoehrsen要写这个特征选择库的原因），在拿到一个数据集的时候，往往都需要将上述类型的特征从数据集中剔除掉。针对上面五种类型的特征，feature-selector分别提供以下五个函数来对此处理：

identify_missing(*)
identify_collinear(*)
identify_zero_importance(*)
identify_low_importance(*)
identify_single_unique(*)

▍数据集选择

在这里使用kaggle上的训练数据集。原训练数据集稍微有点大，30 万行(150 MB)，pandas导入数据都花了一点时间，为此我从原数据集中采样了1万行数据作为此次练习的数据集。数据集采样代码如下：

https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk/data

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import pandas as pd

data = pd.read_csv('./appliation_train.csv')
# 从原数据中采样5%的数据
sample = data.sample(frac=0.05)
# 重新创建索引
sample.reset_index(drop=True)
# 将采样数据存到'application_train_sample.csv'文件中
sample.to_csv('./application_train_sample.csv')

▍feature-selector用法

导入数据并创建feaure-selector实例

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import pandas as pd
# 注意：
# 作者并没有把feature-selector发布到pypi上，所以不能使用pip和conda进行安装，只能手动
# 从github下载下来，然后把feature_selector.py文件放到当前工作目录，然后再进行import操作。
from feature_selector import FeatureSelector

data = pd.read_csv('./application_train_sample.csv', index_col=0)
# 数据集中TARGET字段为对应样本的label
train_labels = data.TARGET
# 获取all features
train_features = data.drop(columns='TARGET')

# 创建 feature-selector 实例，并传入features 和labels
fs = FeatureSelector(data=train_features, lables=train_labels)
1

特征选取方法

(1) identify_missing

该方法用于选择missing value 百分比大于指定值(通过missing_threshold指定百分比)的feature。该方法能应用于监督学习和非监督学习的特征选择。

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# 选择出missing value 百分比大于60%的特征
fs.identify_missing(missing_threshold=0.6)

# 查看选择出的特征
fs.ops['missing']

# 绘制所有特征missing value百分比的直方图
fs.plot_missing()

图1. 所有特征missing value百分比的直方图

该方法内部使用pandas 统计数据集中所有feature的missing value 的百分比，然后选择出百分比大于阈值的特征，详见feature-selector.py的114-136行。

https://github.com/WillKoehrsen/feature-selector/blob/master/feature_selector/feature_selector.py#L114-L136

(2) identify_collinear

该方法用于选择相关性大于指定值(通过correlation_threshold指定值)的feature。该方法同样适用于监督学习和非监督学习。

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# 不对feature进行one-hot encoding（默认为False）, 然后选择出相关性大于98%的feature, 
fs.identify_collinear(correlation_threshold=0.98, one_hot=False)

# 查看选择的feature
fs.ops['collinear']

# 绘制选择的特征的相关性heatmap
fs.plot_collinear()

# 绘制所有特征的相关性heatmap

图2. 选择的特征的相关矩阵图

图3. 所有特征相关矩阵图

该方法内部主要执行步骤如下：

1. 根据参数'one_hot'对数据集特征进行one-hot encoding（调用pd.get_dummies方法）。如果'one_hot=True'则对特征将进行one-hot encoding，并将编码的特征与原数据集整合起来组成新的数据集，如果'one_hot=False'则什么不做，进入下一步；

2. 计算步骤1得出数据集的相关矩阵 C (通过DataFrame.corr()，注意 C 也为一个DateFrame)，并取相关矩阵的上三角部分得到 C_upper；

3. 遍历 C_upper 的每一列(即每一个特征)，如果该列的任何一个相关值大于correlation_threshold，则取出该列，并放到一个列表中（该列表中的feature，即具有high 相关性的特征，之后会从数据集去除）；

4. 到这一步，做什么呢？回到源码看一波就知道了；

具体请见feature-selector.py的157-227行。

(3) identify_zero_importance

该方法用于选择对模型预测结果毫无贡献的feature(即zero importance，从数据集中去除或者保留该feature对模型的结果不会有任何影响)。

该方法以及之后的identify_low_importance都只适用于监督学习(即需要label,这也是为什么实例化feature-selector时需要传入labels参数的原因）。feature-selector通过用数据集训练一个梯度提升机(Gradient Boosting machine, GBM)，然后由GBM得到每一个feature的重要性分数，对所有特征的重要性分数进行归一化处理，选择出重要性分数等于零的feature。

为了使计算得到的feature重要性分数具有很小的方差，identify_zero_importance内部会对GBM训练多次，取多次训练的平均值，得到最终的feature重要性分数。同时为了防止过拟合，identify_zero_importance内部从数据集中抽取一部分作为验证集，在训练GBM的时候，计算GBM在验证集上的某一metric，当metric满足一定条件时，停止GBM的训练。

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# 选择zero importance的feature,
#
# 参数说明：
#          task: 'classification' / 'regression', 如果数据的模型是分类模型选择'classificaiton',
#                否则选择'regression'
#          eval_metric: 判断提前停止的metric. for example, 'auc' for classification, and 'l2' for regression problem
#          n_iteration: 训练的次数
#          early_stopping: True/False, 是否需要提前停止

fs.identify_zero_importance(task='classification',
                            eval_metric='auc',
                            n_iteration=10,
                            early_stopping=True)
# 查看选择出的zero importance feature
fs.ops['zero_importance']

# 绘制feature importance 关系图
# 参数说明：
#          plot_n: 指定绘制前plot_n个最重要的feature的归一化importance条形图，如图4所示
#          threshold: 指定importance分数累积和的阈值，用于指定图4中的蓝色虚线.
#              蓝色虚线指定了importance累积和达到threshold时，所需要的feature个数。
#              注意：在计算importance累积和之前，对feature列表安装feature importance的大小
#                   进行了降序排序
fs.plot_feature_importances(threshold=0.99, plot_n=12)

图4. 前12个最重要的feature归一化后的importance分数的条形图

图5. feature 个数与feature importance累积和的关系图

需要注意GBM训练过程是随机的，所以每次运行identify_zero_importance得到feature importance分数都会发生变化，但按照importance排序之后，至少前几个最重要的feature顺序不会变化。

该方法内部主要执行了以下步骤：

1. 对各个feature进行one-hot encoding，然后将one-hot encoding的feature和原数据集合并成新的数据集(使用pd.get_dummies完成)；

2. 根据参数 task 的取值，实例化 lightgbm.LGBMClassifier, 或者实例化 lightgbm.LGBMRegressor model；

3. 根据early_stopping的取值选择是否需要提前停止训练，并向model.fit传入相应的参数，然后开始训练model；

4. 根据model得到该次训练的feature importance；

5. 执行n_iterations次步骤1-4；

6. 取多次训练的feature importance的平均值，得到最终的feature importance；

7. 选择出feature importance等于0的feature；

8. 到这一步，主要步骤完成了，其他部分请查看源码。

具体请见feature-selector.py的229-342行。

(4) identify_low_importance

该方法是使用identify_zero_importance计算的结果，选择出对importance累积和达到指定阈值没有贡献的feature（这样说有点拗口），即图5中蓝色虚线之后的feature。该方法只适用于监督学习。identify_low_importance有点类似于PCA中留下主要分量去除不重要的分量。

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# 选择出对importance累积和达到99%没有贡献的feature
fs.identify_low_importance(cumulative_importance=0.99)

# 查看选择出的feature
fs.ops['low_importance']

该方法选择出的feature其实包含了zero importance的feature。内部实现没什么可说的，具体请见feature-selector.py的344-378行。

(5) identify_single_unique

该方法用于选择只有单个取值的feature，单个值的feature的方差为0，对于模型的训练不会有任何作用（从信息熵的角度看，该feature的熵为0）。该方法可应用于监督学习和非监督学习。

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# 选择出只有单个值的feature
fs.identify_single_unique()

# 查看选择出的feature
fs.ops['single_unique']

#绘制所有feature unique value的直方图
fs.plot_unique()

图6. 所有feature unique value的直方图

该方法内部的内部实现很简单，只是通过DataFrame.nunique方法统计了每个feature取值的个数，然后选择出nunique==1等于1的feature。具体请见feature-selector.py的138-155行。

从数据集去除选择的特征

上面介绍了feature-selector提供的特征选择方法，这些方法从数据集中识别了feature，但并没有从数据集中将这些feature去除。feature-selector中提供了remove方法将选择的特征从数据集中去除，并返回去除特征之后的数据集。

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# 去除所有类型的特征
#    参数说明：
#       methods: 
#               desc:  需要去除哪些类型的特征
#               type:  string / list-like object
#             values:  'all' 或者是 ['missing', 'single_unique', 'collinear', 'zero_importance', 'low_importance']
#                      中多个方法名的组合
#      keep_one_hot: 
#              desc: 是否需要保留one-hot encoding的特征
#              type: boolean
#              values: True/False
#              default: True
train_removed = fs.remove(methods = 'all', keep_one_hot=False)

注意：调用remove函数的时候，必须先调用特征选择函数，即identify_*函数。

该方法的实现代码在feature-selector.py的430-510行。

一次性选择所有类型的特征

feature-selector除了能每次运行一个identify_*函数来选择一种类型特征外，还可以使用identify_all函数一次性选择5种类型的特征选。

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# 注意：
# 少了下面任何一个参数都会报错，raise ValueError
fs.identify_all(selection_params =
                {'missing_threshold': 0.6,    
                 'correlation_threshold': 0.98, 
                 'task': 'classification',    
                 'eval_metric': 'auc', 
                 'cumulative_importance': 0.99})

▍总结

feature-selector属于非常基础的特征选择工具，它提供了五种特征的选择函数，每个函数负责选择一种类型的特征。一般情况下，在对某一数据集构建模型之前，都需要考虑从数据集中去除这五种类型的特征，所以feature-selector帮你省去data-science生活中一部分重复性的代码工作。

如果有兴趣和充足的时间，建议阅读一下feature-selector的代码，代码量很少，七百多行，相信看了之后对feature-selector各个函数的实现思路以及相应代码实现有一定认识，有心者还可以贡献一下自己的代码。

监督学习 python 数据处理

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