Výběr vs. extrakce příznaků

Redukce dimenzionality v R

Matt Pickard

Owner, Pickard Predictives, LLC

Přístupy ke snížení dimenzionality

Zeleninová zahrada

  • Výběr příznaků jako plení plevele
  • Extrakce příznaků jako příprava salátu
1 Image Source: Daderot, CC0, via Wikimedia Commons
Redukce dimenzionality v R

Výběr příznaků

Sada šesti barevně odlišených příznaků

Redukce dimenzionality v R

Výběr příznaků

Sada šesti příznaků s filtrováním příznaků s nízkou informací

Redukce dimenzionality v R

Výběr příznaků

Filtrovaná sada čtyř příznaků

Redukce dimenzionality v R

Příklad úvěrových dat

credit_df %>% head(n=5)
  annual_income num_bank_accounts num_credit_card outstanding_debt credit_history_months
          <dbl>             <dbl>           <dbl>            <dbl>                 <dbl>
1        87630.                 2               5             526.                   286
2        16574.                 2               5              NA                    122
3        24931.                 2               5              NA                    351
4       136680.                 2               5              NA                    216
5        76850.                 2               5            1112.                   272
Redukce dimenzionality v R

Vytvoření filtru nulového rozptylu

na_filter <- credit_df %>% 
  summarize(across(everything(), ~ var(., na.rm = TRUE))) %>%

pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "variance") %>%
filter(variance == 0) %>%
pull(feature)
na_filter
"num_bank_accounts" "num_credit_card"
Redukce dimenzionality v R

Vytvoření filtru chybějících hodnot

na_filter <- credit_df %>%  
  summarize(across(everything(), ~ sum(is.na(.)))) %>%

pivot_longer(everything(), names_to = "feature", values_to = "num_missing_values") %>%
filter(num_missing_values > 0) %>%
pull(feature)
na_filter
"outstanding_debt"
Redukce dimenzionality v R

Použití kombinovaného filtru

combined_filter <- 
  c(low_var_filter, na_filter)

credit_df %>% 
  select(-all_of(combined_filter)) %>% 
  head(3)
  annual_income credit_history_months
          <dbl>                 <dbl>
1        87630.                   286
2        16574.                   122
3        24931.                   351
Redukce dimenzionality v R

Extrakce příznaků

Sada šesti barevně odlišených příznaků

Redukce dimenzionality v R

Extrakce příznaků

Některé příznaky sloučeny do čtyř příznaků

Redukce dimenzionality v R

Extrakce příznaků a vzájemná informace

Vennův diagram s průnikem

Redukce dimenzionality v R

Extrakce příznaků: kombinování exkluzivních informací

Sloučené příznaky včetně vzájemné a vzájemně exkluzivní informace

Redukce dimenzionality v R

Extrakce příznaků: kombinování exkluzivních informací

Sloučené příznaky s odstraněnou vzájemnou informací

Redukce dimenzionality v R

Výhody a nevýhody extrakce příznaků

Výhody
  • lze kombinovat informace do nových příznaků
Nevýhody
  • implementace je složitější
  • nové příznaky se obtížně interpretují

Analýza hlavních komponent indexu tělesné hmotnosti, výšky a váhy

Redukce dimenzionality v R

Lass uns üben!

Redukce dimenzionality v R

Preparing Video For Download...