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scikit-learnを使用したランダムフォレストでの再帰的特徴の除去

scikit-learnとランダムフォレスト分類子を使用して、再帰的プロセス中に作成された各サブセットをスコアリングする方法としてOOB ROCを使用して、再帰的特徴除去を実行しようとしています。

ただし、RFECVメソッドを使用しようとすると、AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'coef_'というエラーが表示されます。

ランダムフォレスト自体には係数はありませんが、ジニスコアによるランキングはあります。だから、私はこの問題を回避する方法を考えています。

入力するデータの量を最小限に抑えるために再帰的な特徴選択を使用しているため、pandasDataFrameのどの特徴が最適なグループで選択されたかを明示的に示すメソッドを使用することに注意してください。最終的な分類子。

次にいくつかのサンプルコードを示します。

from sklearn import datasets
import pandas as pd
from pandas import Series
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import RFECV

iris = datasets.load_iris()
x=pd.DataFrame(iris.data, columns=['var1','var2','var3', 'var4'])
y=pd.Series(iris.target, name='target')
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=500, min_samples_leaf=5, n_jobs=-1)
rfecv = RFECV(estimator=rf, step=1, cv=10, scoring='ROC', verbose=2)
selector=rfecv.fit(x, y)

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Users/bbalin/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_selection/rfe.py", line 336, in fit
    ranking_ = rfe.fit(X_train, y_train).ranking_
  File "/Users/bbalin/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_selection/rfe.py", line 148, in fit
    if estimator.coef_.ndim > 1:
AttributeError: 'RandomForestClassifier' object has no attribute 'coef_'
pythonpandasscikit-learnrandom-forestfeature-selection
16
Bryan

これが私が始めたものです。これは非常に単純なソリューションであり、非常に不均衡なデータセットを分類しているため、カスタムの精度メトリック（weightedAccuracyと呼ばれる）に依存しています。ただし、必要に応じて、簡単に拡張可能にする必要があります。

from sklearn import datasets
import pandas
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import cross_validation
from sklearn.metrics import confusion_matrix


def get_enhanced_confusion_matrix(actuals, predictions, labels):
    """"enhances confusion_matrix by adding sensivity and specificity metrics"""
    cm = confusion_matrix(actuals, predictions, labels = labels)
    sensitivity = float(cm[1][1]) / float(cm[1][0]+cm[1][1])
    specificity = float(cm[0][0]) / float(cm[0][0]+cm[0][1])
    weightedAccuracy = (sensitivity * 0.9) + (specificity * 0.1)
    return cm, sensitivity, specificity, weightedAccuracy

iris = datasets.load_iris()
x=pandas.DataFrame(iris.data, columns=['var1','var2','var3', 'var4'])
y=pandas.Series(iris.target, name='target')

response, _  = pandas.factorize(y)

xTrain, xTest, yTrain, yTest = cross_validation.train_test_split(x, response, test_size = .25, random_state = 36583)
print "building the first forest"
rf = RandomForestClassifier(n_estimators = 500, min_samples_split = 2, n_jobs = -1, verbose = 1)
rf.fit(xTrain, yTrain)
importances = pandas.DataFrame({'name':x.columns,'imp':rf.feature_importances_
                                }).sort(['imp'], ascending = False).reset_index(drop = True)

cm, sensitivity, specificity, weightedAccuracy = get_enhanced_confusion_matrix(yTest, rf.predict(xTest), [0,1])
numFeatures = len(x.columns)

rfeMatrix = pandas.DataFrame({'numFeatures':[numFeatures], 
                              'weightedAccuracy':[weightedAccuracy], 
                              'sensitivity':[sensitivity], 
                              'specificity':[specificity]})

print "running RFE on  %d features"%numFeatures

for i in range(1,numFeatures,1):
    varsUsed = importances['name'][0:i]
    print "now using %d of %s features"%(len(varsUsed), numFeatures)
    xTrain, xTest, yTrain, yTest = cross_validation.train_test_split(x[varsUsed], response, test_size = .25)
    rf = RandomForestClassifier(n_estimators = 500, min_samples_split = 2,
                                n_jobs = -1, verbose = 1)
    rf.fit(xTrain, yTrain)
    cm, sensitivity, specificity, weightedAccuracy = get_enhanced_confusion_matrix(yTest, rf.predict(xTest), [0,1])
    print("\n"+str(cm))
    print('the sensitivity is %d percent'%(sensitivity * 100))
    print('the specificity is %d percent'%(specificity * 100))
    print('the weighted accuracy is %d percent'%(weightedAccuracy * 100))
    rfeMatrix = rfeMatrix.append(
                                pandas.DataFrame({'numFeatures':[len(varsUsed)], 
                                'weightedAccuracy':[weightedAccuracy], 
                                'sensitivity':[sensitivity], 
                                'specificity':[specificity]}), ignore_index = True)    
print("\n"+str(rfeMatrix))    
maxAccuracy = rfeMatrix.weightedAccuracy.max()
maxAccuracyFeatures = min(rfeMatrix.numFeatures[rfeMatrix.weightedAccuracy == maxAccuracy])
featuresUsed = importances['name'][0:maxAccuracyFeatures].tolist()

print "the final features used are %s"%featuresUsed
3
Bryan

RandomForestClassifierをRFECVで動作するように適応させるために私が行ったことは次のとおりです。

class RandomForestClassifierWithCoef(RandomForestClassifier):
    def fit(self, *args, **kwargs):
        super(RandomForestClassifierWithCoef, self).fit(*args, **kwargs)
        self.coef_ = self.feature_importances_

'accuracy'または 'f1'スコアを使用する場合は、このクラスを使用するだけでうまくいきます。 'roc_auc'の場合、RFECVはマルチクラス形式がサポートされていないと文句を言います。以下のコードで2クラス分類に変更すると、「roc_auc」スコアリングが機能します。 （Python 3.4.1およびscikit-learn0.15.1を使用）

y=(pd.Series(iris.target, name='target')==2).astype(int)

コードに接続する：

from sklearn import datasets
import pandas as pd
from pandas import Series
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import RFECV

class RandomForestClassifierWithCoef(RandomForestClassifier):
    def fit(self, *args, **kwargs):
        super(RandomForestClassifierWithCoef, self).fit(*args, **kwargs)
        self.coef_ = self.feature_importances_

iris = datasets.load_iris()
x=pd.DataFrame(iris.data, columns=['var1','var2','var3', 'var4'])
y=(pd.Series(iris.target, name='target')==2).astype(int)
rf = RandomForestClassifierWithCoef(n_estimators=500, min_samples_leaf=5, n_jobs=-1)
rfecv = RFECV(estimator=rf, step=1, cv=2, scoring='roc_auc', verbose=2)
selector=rfecv.fit(x, y)
21
A.P.

coef_を追加するリクエストを送信したので、RandomForestClassifierをRFECVと一緒に使用できます。ただし、変更はすでに行われています。この変更はバージョン0.17になります。

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/4945

今すぐ使用したい場合は、最新の開発ビルドをプルできます。

6
Daisuke Aramaki

これは私のコードです。あなたのタスクに関連するように少し整理しました。

features_to_use = fea_cols #  this is a list of features
# empty dataframe
trim_5_df = DataFrame(columns=features_to_use)
run=1
# this will remove the 5 worst features determined by their feature importance computed by the RF classifier
while len(features_to_use)>6:
    print('number of features:%d' % (len(features_to_use)))
    # build the classifier
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=1000, random_state=0, n_jobs=-1)
    # train the classifier
    clf.fit(train[features_to_use], train['OpenStatusMod'].values)
    print('classifier score: %f\n' % clf.score(train[features_to_use], df['OpenStatusMod'].values))
    # predict the class and print the classification report, f1 micro, f1 macro score
    pred = clf.predict(test[features_to_use])
    print(classification_report(test['OpenStatusMod'].values, pred, target_names=status_labels))
    print('micro score: ')
    print(metrics.precision_recall_fscore_support(test['OpenStatusMod'].values, pred, average='micro'))
    print('macro score:\n')
    print(metrics.precision_recall_fscore_support(test['OpenStatusMod'].values, pred, average='macro'))
    # predict the class probabilities
    probs = clf.predict_proba(test[features_to_use])
    # rescale the priors
    new_probs = kf.cap_and_update_priors(priors, probs, private_priors, 0.001)
    # calculate logloss with the rescaled probabilities
    print('log loss: %f\n' % log_loss(test['OpenStatusMod'].values, new_probs))
    row={}
    if hasattr(clf, "feature_importances_"):
        # sort the features by importance
        sorted_idx = np.argsort(clf.feature_importances_)
        # reverse the order so it is descending
        sorted_idx = sorted_idx[::-1]
        # add to dataframe
        row['num_features'] = len(features_to_use)
        row['features_used'] = ','.join(features_to_use)
        # trim the worst 5
        sorted_idx = sorted_idx[: -5]
        # swap the features list with the trimmed features
        temp = features_to_use
        features_to_use=[]
        for feat in sorted_idx:
            features_to_use.append(temp[feat])
        # add the logloss performance
        row['logloss']=[log_loss(test['OpenStatusMod'].values, new_probs)]
    print('')
    # add the row to the dataframe
    trim_5_df = trim_5_df.append(DataFrame(row))
run +=1

したがって、ここで行っているのは、トレーニングして予測したい機能のリストがあり、機能の重要度を使用して、最悪の5つをトリミングして繰り返します。各実行中に、後で分析できるように、予測パフォーマンスを記録する行を追加します。

元のコードははるかに大きく、分析していたさまざまな分類子とデータセットがありましたが、上記の図をご覧いただければ幸いです。私が気付いたのは、ランダムフォレストの場合、実行ごとに削除した機能の数がパフォーマンスに影響を与えたため、一度に1、3、5の機能をトリミングすると、異なる一連の最良の機能が得られることでした。

GradientBoostingClassiferを使用すると、一度に1つの機能をトリミングするか、3つまたは5つをトリミングするかにかかわらず、最良の機能の最終セットが一致するという意味で、より予測可能で再現性が高いことがわかりました。

ここで卵を吸うように教えていないことを願っています、おそらく私よりも知っているでしょうが、奪格分析への私のアプローチは、高速分類器を使用して機能の最良のセットの大まかなアイデアを取得し、次にパフォーマンスの高い分類器を使用することでした、次にハイパーパラメータの調整を開始し、再び粗い粒子のコマプリソンを実行し、最良のパラメータが何であるかを感じたら細かい粒子を実行します。

6
EdChum