Что такое метод обратного исключения в машинном обучении?

По мере того как искусственный интеллект и машинное обучение становятся все более распространенными, растет и потребность в эффективных и точных методах обучения моделей. Обратное исключение — один из таких методов, который обычно используется в машинном обучении. Этот метод полезен, поскольку он может помочь уменьшить вероятность переобучения данных и сделать модель линейной регрессии более интерпретируемой.

Метод обратного исключения используется в машинном обучении, чтобы найти лучшее подмножество функций из заданного набора функций. Он работает путем итеративного удаления признаков, которые не позволяют прогнозировать целевую переменную или имеют наименьшую предсказательную силу. В этой статье будет рассмотрен метод обратного исключения и то, как его можно использовать для обучения моделей машинного обучения и их реализации.

Что такое метод обратного исключения в множественной линейной регрессии?

Множественная линейная регрессия — это стандартный статистический метод, используемый для оценки взаимосвязей между зависимой переменной и набором независимых переменных. Во многих случаях независимых переменных слишком много, чтобы включить их все в регрессионную модель. В таких ситуациях разработчики моделей могут использовать процесс обратного исключения, чтобы итеративно удалять наименее важные переменные, пока не останутся только самые важные.

Обратное исключение — это простой и эффективный способ выбрать подмножество переменных для модели линейной регрессии. Это легко реализовать и можно автоматизировать. Процесс обратного исключения начинается с подбора модели множественной линейной регрессии со всеми независимыми переменными. Переменная с наибольшим значением p удаляется из модели и подбирается новая модель. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все переменные в модели не будут иметь значение p ниже некоторого порога, обычно 0,05.

Прямой отбор против обратного исключения

В машинном обучении существует два основных метода выбора признаков: прямой выбор и обратное исключение. Оба метода имеют плюсы и минусы, и какой из них вы используете, в конечном итоге будет зависеть от ваших конкретных данных и целей.

Прямой выбор — это жадный алгоритм, который начинается с пустого набора функций и добавляет их один за другим, пока производительность модели не достигнет пика. Этот метод прост и легко реализуем, но может быть дорогостоящим в вычислительном отношении и не может найти оптимальный набор функций.

Обратное исключение — это более систематический подход, который начинается с полного набора функций и удаляет их один за другим, пока производительность модели не достигнет пика. Этот метод более эффективен в вычислительном отношении, но также может не найти оптимальный набор функций.

Итак, какой метод вам следует использовать? В конечном итоге это зависит от ваших конкретных данных и целей. Если у вас большой набор потенциальных функций и вы хотите более эффективно выбирать функции, лучшим подходом будет обратное исключение.

Как реализовать обратное исключение с примерами

Обратное исключение — это алгоритм машинного обучения, который помогает вам выбрать основные функции ваших данных. Этот алгоритм постепенно удаляет неважные функции, пока не останутся только самые важные функции.

Существует много способов реализации обратного исключения, но один из наиболее распространенных методов — использование порога значения p. P-значения являются мерой того, насколько вероятно, что функция будет необходима. Порог значения p — это значение p, ниже которого объект будет удален.

Например, предположим, что у вас есть набор данных с десятью объектами. Вы решаете использовать пороговое значение p-значения 0,05. Любой объект со значением p больше 0,05 будет удален.

Чтобы реализовать обратное исключение, сначала необходимо вычислить p-значения каждого признака. Затем вы сравниваете значения p с вашим пороговым значением и удаляете объекты с значениями p, превышающими пороговое значение.

Вы можете продолжать делать это до тех пор, пока все функции не будут удалены или пока вы не достигнете желаемого количества функций.

Давайте посмотрим на пример. Предположим, у вас есть следующий набор данных:

В этом наборе данных мы бы удалили Feature_1 и Feature_2, поскольку их значения p меньше нашего порога 0,05. Feature_3 будет сохранен, поскольку его значение p более значимо, чем наш порог. Этот процесс будет продолжаться до тех пор, пока все функции не будут удалены или пока мы не достигнем желаемого количества функций.

Наши ученики также задают вопросы

1. Что такое обратное устранение в регрессии?

Обратное исключение — это метод, используемый в регрессионном анализе для выбора подмножества объясняющих переменных для модели. Модель включает начальные и все объясняющие переменные при обратном исключении. Затем переменная с наибольшим значением p удаляется из модели. Этот процесс повторяется до тех пор, пока все переменные в модели не будут иметь значение p ниже заданного порога. Обратное исключение — эффективный способ построить регрессионную модель с небольшим количеством объясняющих переменных.

2. Что такое обратное исключение и прямой выбор?

Обратное исключение и прямой выбор — это методы, используемые при выборе признаков, то есть процессе выбора наиболее подходящих признаков для модели. Обратное исключение начинается со всех функций, включенных в модель, а затем по одному удаляются наименее релевантные функции. Прямой выбор начинается с отсутствия в модели признаков, а затем по одному добавляется наиболее релевантные признаки.

3. Как выполнить обратное исключение в Python?

Библиотека Python `sklearn` предоставляет удобную функцию для обратного исключения в модели линейной регрессии. Эта функция называется «backward_elimination()».

Чтобы использовать эту функцию, вы должны сначала подогнать модель линейной регрессии к своим данным. Затем вы можете передать модель в функцию backward_elimination() вместе с уровнем значимости (обычно 0,05). Затем функция удалит наименее значимый предиктор из модели до тех пор, пока все предикторы в модели не станут значимыми.

4. Что такое прямая и обратная регрессия?

Прямая регрессия начинается со всех потенциальных переменных-предикторов и удаляет те, которые не являются статистически значимыми. Это делается до тех пор, пока не останутся только значимые предикторы. С другой стороны, обратная регрессия начинается со всех переменных-предсказателей и удаляет те, которые не являются статистически значимыми. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не останутся только значимые предикторы.

5. Как выполнить обратное исключение в SPSS?

Обратное исключение — это статистический метод, используемый для поиска простейшей модели, объясняющей данные. В SPSS обратное исключение можно использовать для поиска лучшей модели путем итеративного удаления переменных, которые не являются статистически значимыми.

Чтобы выполнить обратное исключение в SPSS, выберите переменные, которые вы хотите включить в модель. Затем нажмите вкладку «Анализ» и выберите «Регрессия». Затем выберите переменные, которые вы хотите удалить из модели, и нажмите кнопку «Удалить». Наконец, нажмите кнопку «Выполнить», чтобы увидеть результаты модели.

Заключение

Техника обратного исключения — это метод, используемый в машинном обучении для повышения точности прогнозов. Этот метод удаляет признаки, которые не позволяют прогнозировать целевую переменную или не являются статистически значимыми. Обратное исключение — это мощный метод, который может повысить точность прогнозов и помочь вам построить более качественные модели машинного обучения. Кроме того, повысьте свою квалификацию с помощью нашей сертификации AI ML.