▍前言

本篇主要介紹一個基礎的特征選擇工具feature-selector，feature-selector是由Feature Labs的一名數據科學家williamkoehrsen寫的特征選擇庫。feature-selector主要對以下類型的特征進行選擇：

具有高missing-values百分比的特征

具有高相關性的特征

對模型預測結果無貢獻的特征（即zero importance）

對模型預測結果只有很小貢獻的特征（即low importance）

具有單個值的特征（即數據集中該特征取值的集合只有一個元素）

從上面可以看出feature-selector確實是非常基礎的特征選擇工具，正因為非常的基礎，所以才非常的常用（這也是為什么williamkoehrsen要寫這個特征選擇庫的原因），在拿到一個數據集的時候，往往都需要將上述類型的特征從數據集中剔除掉。針對上面五種類型的特征，feature-selector分別提供以下五個函數來對此處理：

identify_missing(*)

identify_collinear(*)

identify_zero_importance(*)

identify_low_importance(*)

identify_single_unique(*)

▍數據集選擇

在這里使用kaggle上的訓練數據集。原訓練數據集稍微有點大，30+萬行(150+MB)，pandas導入數據都花了一點時間，為此我從原數據集中采樣了1萬+行數據作為此次練習的數據集。數據集采樣代碼如下：

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

importpandasaspddata=pd.read_csv('./appliation_train.csv')#從原數據中采樣5%的數據sample=data.sample(frac=0.05)#重新創建索引sample.reset_index(drop=True)#將采樣數據存到'application_train_sample.csv'文件中sample.to_csv('./application_train_sample.csv')

▍feature-selector用法

導入數據并創建feaure-selector實例

importpandasaspd#注意：#作者并沒有把feature-selector發布到pypi上，所以不能使用pip和conda進行安裝，只能手動#從github下載下來，然后把feature_selector.py文件放到當前工作目錄，然后再進行import操作。fromfeature_selectorimportFeatureSelectordata=pd.read_csv('./application_train_sample.csv',index_col=0)#數據集中TARGET字段為對應樣本的labeltrain_labels=data.TARGET#獲取allfeaturestrain_features=data.drop(columns='TARGET')#創建feature-selector實例，并傳入features和labelsfs=FeatureSelector(data=train_features,lables=train_labels)1

特征選取方法

(1)identify_missing

該方法用于選擇missing value 百分比大于指定值(通過missing_threshold指定百分比)的feature。該方法能應用于監督學習和非監督學習的特征選擇。

#選擇出missingvalue百分比大于60%的特征fs.identify_missing(missing_threshold=0.6)#查看選擇出的特征fs.ops['missing']#繪制所有特征missingvalue百分比的直方圖fs.plot_missing()

圖1. 所有特征missing value百分比的直方圖

該方法內部使用pandas 統計數據集中所有feature的missing value 的百分比，然后選擇出百分比大于閾值的特征，詳見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

該方法用于選擇相關性大于指定值(通過correlation_threshold指定值)的feature。該方法同樣適用于監督學習和非監督學習。

#不對feature進行one-hotencoding（默認為False）,然后選擇出相關性大于98%的feature,fs.identify_collinear(correlation_threshold=0.98,one_hot=False)#查看選擇的featurefs.ops['collinear']#繪制選擇的特征的相關性heatmapfs.plot_collinear()#繪制所有特征的相關性heatmap

圖2. 選擇的特征的相關矩陣圖

圖3. 所有特征相關矩陣圖

該方法內部主要執行步驟如下：

1.根據參數'one_hot'對數據集特征進行one-hot encoding（調用pd.get_dummies方法）。如果'one_hot=True'則對特征將進行one-hot encoding，并將編碼的特征與原數據集整合起來組成新的數據集，如果'one_hot=False'則什么不做，進入下一步；

2.計算步驟1得出數據集的相關矩陣C(通過DataFrame.corr()，注意 C也為一個DateFrame)，并取相關矩陣的上三角部分得到 C_upper；

3.遍歷C_upper的每一列(即每一個特征)，如果該列的任何一個相關值大于correlation_threshold，則取出該列，并放到一個列表中（該列表中的feature，即具有high 相關性的特征，之后會從數據集去除）；

4.到這一步，做什么呢？回到源碼看一波就知道了；

具體請見feature-selector.py的157-227行。

(3) identify_zero_importance

該方法用于選擇對模型預測結果毫無貢獻的feature(即zero importance，從數據集中去除或者保留該feature對模型的結果不會有任何影響)。

該方法以及之后的identify_low_importance都只適用于監督學習(即需要label,這也是為什么實例化feature-selector時需要傳入labels參數的原因）。feature-selector通過用數據集訓練一個梯度提升機(Gradient Boosting machine, GBM)，然后由GBM得到每一個feature的重要性分數，對所有特征的重要性分數進行歸一化處理，選擇出重要性分數等于零的feature。

為了使計算得到的feature重要性分數具有很小的方差，identify_zero_importance內部會對GBM訓練多次，取多次訓練的平均值，得到最終的feature重要性分數。同時為了防止過擬合，identify_zero_importance內部從數據集中抽取一部分作為驗證集，在訓練GBM的時候，計算GBM在驗證集上的某一metric，當metric滿足一定條件時，停止GBM的訓練。

#選擇zeroimportance的feature,##參數說明：#task:'classification'/'regression',如果數據的模型是分類模型選擇'classificaiton',#否則選擇'regression'#eval_metric:判斷提前停止的metric.forexample,'auc'forclassification,and'l2'forregressionproblem#n_iteration:訓練的次數#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)#查看選擇出的zeroimportancefeaturefs.ops['zero_importance']#繪制featureimportance關系圖#參數說明：#plot_n:指定繪制前plot_n個最重要的feature的歸一化importance條形圖，如圖4所示#threshold:指定importance分數累積和的閾值，用于指定圖4中的藍色虛線.#藍色虛線指定了importance累積和達到threshold時，所需要的feature個數。#注意：在計算importance累積和之前，對feature列表安裝featureimportance的大小#進行了降序排序fs.plot_feature_importances(threshold=0.99,plot_n=12)

圖4. 前12個最重要的feature歸一化后的importance分數的條形圖

圖5. feature 個數與feature importance累積和的關系圖

需要注意GBM訓練過程是隨機的，所以每次運行identify_zero_importance得到feature importance分數都會發生變化，但按照importance排序之后，至少前幾個最重要的feature順序不會變化。

該方法內部主要執行了以下步驟：

1.對各個feature進行one-hot encoding，然后將one-hot encoding的feature和原數據集合并成新的數據集(使用pd.get_dummies完成)；

2.根據參數 task 的取值，實例化lightgbm.LGBMClassifier, 或者實例化 lightgbm.LGBMRegressor model；

3.根據early_stopping的取值選擇是否需要提前停止訓練，并向model.fit傳入相應的參數，然后開始訓練model；

4.根據model得到該次訓練的feature importance；

5.執行n_iterations次步驟1-4；

6.取多次訓練的feature importance的平均值，得到最終的feature importance；

7.選擇出feature importance等于0的feature；

8.到這一步，主要步驟完成了，其他部分請查看源碼。

具體請見feature-selector.py的229-342行。

(4) identify_low_importance

該方法是使用identify_zero_importance計算的結果，選擇出對importance累積和達到指定閾值沒有貢獻的feature（這樣說有點拗口），即圖5中藍色虛線之后的feature。該方法只適用于監督學習。identify_low_importance有點類似于PCA中留下主要分量去除不重要的分量。

#選擇出對importance累積和達到99%沒有貢獻的featurefs.identify_low_importance(cumulative_importance=0.99)#查看選擇出的featurefs.ops['low_importance']

該方法選擇出的feature其實包含了zero importance的feature。內部實現沒什么可說的，具體請見feature-selector.py的344-378行。

(5) identify_single_unique

該方法用于選擇只有單個取值的feature，單個值的feature的方差為0，對于模型的訓練不會有任何作用（從信息熵的角度看，該feature的熵為0）。該方法可應用于監督學習和非監督學習。

#選擇出只有單個值的featurefs.identify_single_unique()#查看選擇出的featurefs.ops['single_unique']#繪制所有featureuniquevalue的直方圖fs.plot_unique()

圖6. 所有feature unique value的直方圖

該方法內部的內部實現很簡單，只是通過DataFrame.nunique方法統計了每個feature取值的個數，然后選擇出nunique==1等于1的feature。具體請見feature-selector.py的138-155行。

從數據集去除選擇的特征

上面介紹了feature-selector提供的特征選擇方法，這些方法從數據集中識別了feature，但并沒有從數據集中將這些feature去除。feature-selector中提供了remove方法將選擇的特征從數據集中去除，并返回去除特征之后的數據集。

#去除所有類型的特征#參數說明：#methods:#desc:需要去除哪些類型的特征#type:string/list-likeobject#values:'all'或者是['missing','single_unique','collinear','zero_importance','low_importance']#中多個方法名的組合#keep_one_hot:#desc:是否需要保留one-hotencoding的特征#type:boolean#values:True/False#default:Truetrain_removed=fs.remove(methods='all',keep_one_hot=False)

注意：調用remove函數的時候，必須先調用特征選擇函數，即identify_*函數。

該方法的實現代碼在feature-selector.py的430-510行。

一次性選擇所有類型的特征

feature-selector除了能每次運行一個identify_*函數來選擇一種類型特征外，還可以使用identify_all函數一次性選擇5種類型的特征選。

#注意：#少了下面任何一個參數都會報錯，raiseValueErrorfs.identify_all(selection_params= {'missing_threshold':0.6,'correlation_threshold':0.98,'task':'classification','eval_metric':'auc','cumulative_importance':0.99})

▍總結

feature-selector屬于非常基礎的特征選擇工具，它提供了五種特征的選擇函數，每個函數負責選擇一種類型的特征。一般情況下，在對某一數據集構建模型之前，都需要考慮從數據集中去除這五種類型的特征，所以feature-selector幫你省去data-science生活中一部分重復性的代碼工作。

如果有興趣和充足的時間，建議閱讀一下feature-selector的代碼，代碼量很少，七百多行，相信看了之后對feature-selector各個函數的實現思路以及相應代碼實現有一定認識，有心者還可以貢獻一下自己的代碼。