Kukla değişkenlere ayrılmış kategorik bir değişkenin önemini nasıl elde edebileceğimi anlamaya çalışıyorum. Ben sizin için kategorik değişkenleri R veya h2o yaptığı gibi işlemez scikit-learn kullanıyorum.
Kategorik bir değişkeni sahte değişkenlere ayırırsam, bu değişkente sınıf başına ayrı özellik içe aktarımları elde ederim.
Benim sorum şu, bu kukla değişken ithalatlarını sadece toplayarak kategorik bir değişken için önemli bir değere dönüştürmek mantıklı mı?
İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları'nın 368. sayfasından:
Değişken in kareli nispi önemi , bölme değişkeni olarak seçildiği tüm iç düğümler üzerinde bu kareli iyileştirmelerin toplamıdır
Bu, önem değerinin zaten her bir düğümde bir metriğin toplanmasıyla oluşturulduğundan, değişkenin seçildiğinden, kategorik değişkenin önemini "geri kazanmak" için kukla değişkenlerin değişken önem değerlerini birleştirebilmem gerektiğini düşündürüyor. Tabii ki bunun tam olarak doğru olmasını beklemiyorum, ancak bu değerler rastgele bir süreçte bulundukları için gerçekten kesin değerlerdir.
Bir soruşturma olarak aşağıdaki python kodunu (jupyter'de) yazdım:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import animation, rc
from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import re
#%matplotlib inline
from IPython.display import HTML
from IPython.display import set_matplotlib_formats
plt.rcParams['figure.autolayout'] = False
plt.rcParams['figure.figsize'] = 10, 6
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 18
plt.rcParams['axes.titlesize'] = 20
plt.rcParams['font.size'] = 14
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 2.0
plt.rcParams['lines.markersize'] = 8
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 14
# Get some data, I could not easily find a free data set with actual categorical variables, so I just created some from continuous variables
data = load_diabetes()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=[data.feature_names])
df = df.assign(target=pd.Series(data.target))
# Functions to plot the variable importances
def autolabel(rects, ax):
"""
Attach a text label above each bar displaying its height
"""
for rect in rects:
height = rect.get_height()
ax.text(rect.get_x() + rect.get_width()/2.,
1.05*height,
f'{round(height,3)}',
ha='center',
va='bottom')
def plot_feature_importance(X,y,dummy_prefixes=None, ax=None, feats_to_highlight=None):
# Find the feature importances by fitting a random forest
forest = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
forest.fit(X,y)
importances_dummy = forest.feature_importances_
# If there are specified dummy variables, combing them into a single categorical
# variable by summing the importances. This code assumes the dummy variables were
# created using pandas get_dummies() method names the dummy variables as
# featurename_categoryvalue
if dummy_prefixes is None:
importances_categorical = importances_dummy
labels = X.columns
else:
dummy_idx = np.repeat(False,len(X.columns))
importances_categorical = []
labels = []
for feat in dummy_prefixes:
feat_idx = np.array([re.match(f'^{feat}_', col) is not None for col in X.columns])
importances_categorical = np.append(importances_categorical,
sum(importances_dummy[feat_idx]))
labels = np.append(labels,feat)
dummy_idx = dummy_idx | feat_idx
importances_categorical = np.concatenate((importances_dummy[~dummy_idx],
importances_categorical))
labels = np.concatenate((X.columns[~dummy_idx], labels))
importances_categorical /= max(importances_categorical)
indices = np.argsort(importances_categorical)[::-1]
# Plotting
if ax is None:
fig, ax = plt.subplots()
plt.title("Feature importances")
rects = ax.bar(range(len(importances_categorical)),
importances_categorical[indices],
tick_label=labels[indices],
align="center")
autolabel(rects, ax)
if feats_to_highlight is not None:
highlight = [feat in feats_to_highlight for feat in labels[indices]]
rects2 = ax.bar(range(len(importances_categorical)),
importances_categorical[indices]*highlight,
tick_label=labels[indices],
color='r',
align="center")
rects = [rects,rects2]
plt.xlim([-0.6, len(importances_categorical)-0.4])
ax.set_ylim((0, 1.125))
return rects
# Create importance plots leaving everything as categorical variables. I'm highlighting bmi and age as I will convert those into categorical variables later
X = df.drop('target',axis=1)
y = df['target'] > 140.5
plot_feature_importance(X,y, feats_to_highlight=['bmi', 'age'])
plt.title('Feature importance with bmi and age left as continuous variables')
#Create an animation of what happens to variable importance when I split bmi and age into n (n equals 2 - 25) different classes
# %%capture
fig, ax = plt.subplots()
def animate(i):
ax.clear()
# Split one of the continuous variables up into a categorical variable with i balanced classes
X_test = X.copy()
n_categories = i+2
X_test['bmi'] = pd.cut(X_test['bmi'],
np.percentile(X['bmi'], np.linspace(0,100,n_categories+1)),
labels=[chr(num+65) for num in range(n_categories)])
X_test['age'] = pd.cut(X_test['age'],
np.percentile(X['age'], np.linspace(0,100,n_categories+1)),
labels=[chr(num+65) for num in range(n_categories)])
X_test = pd.get_dummies(X_test, drop_first=True)
# Plot the feature importances
rects = plot_feature_importance(X_test,y,dummy_prefixes=['bmi', 'age'],ax=ax, feats_to_highlight=['bmi', 'age'])
plt.title(f'Feature importances for {n_categories} bmi and age categories')
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
return [rects,]
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, frames=24, interval=1000)
HTML(anim.to_html5_video())
İşte sonuçların bazıları:
Değişken önemin çoğunlukla kategori sayısına bağlı olduğunu gözlemleyebiliriz, bu da beni genel olarak bu tabloların faydasını sorgulamaya yöneltiyor. Özellikle age sürekli muadillerinden çok daha yüksek değerlere ulaşmanın önemi .
Ve son olarak, onları sahte değişkenler olarak bırakırsam bir örnek (sadece bmi):
# Split one of the continuous variables up into a categorical variable with i balanced classes
X_test = X.copy()
n_categories = 5
X_test['bmi'] = pd.cut(X_test['bmi'],
np.percentile(X['bmi'], np.linspace(0,100,n_categories+1)),
labels=[chr(num+65) for num in range(n_categories)])
X_test = pd.get_dummies(X_test, drop_first=True)
# Plot the feature importances
rects = plot_feature_importance(X_test,y, feats_to_highlight=['bmi_B','bmi_C','bmi_D', 'bmi_E'])
plt.title(f"Feature importances for {n_categories} bmi categories")
