tgoop.com/dsproglib/6420
Create:
Last Update:
Last Update:
🔍 How to: выбрать важные признаки и избежать переобучения
Выбор признаков и регуляризация — ключевые методы для повышения эффективности модели и предотвращения переобучения. Вот как это можно реализовать:
Метод RFE помогает выбрать наиболее значимые признаки, исключая менее важные:
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
rfe = RFE(model, n_features_to_select=5)
X_rfe = rfe.fit_transform(X, y)
L1-регуляризация помогает «занулять» незначительные признаки, что эффективно для отбора:
from sklearn.linear_model import Lasso
model = Lasso(alpha=0.1)
model.fit(X, y)
📌 Рекомендация: подбирайте оптимальное значение alpha с использованием кросс-валидации, например, через
GridSearchCV.Алгоритм Random Forest вычисляет важность признаков, что позволяет отбирать наиболее значимые:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_
L2-регуляризация помогает уменьшить влияние менее значимых признаков, но не исключает их полностью:
from sklearn.linear_model import Ridge
model = Ridge(alpha=0.1)
model.fit(X, y)
Если вы используете алгоритмы на основе деревьев решений, важно учитывать их внутреннюю важность признаков:
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_
📌 Рекомендация: рассмотрите возможность комбинированного использования методов Lasso и RFE для более агрессивного отбора признаков, что может быть полезно, если ваш набор данных содержит множество признаков.
Библиотека дата-сайентиста #буст
