اختيار الميزات في Scikit-learn: إتقان تقليل الأبعاد لمجموعات البيانات العالمية

في عالم البيانات الآخذ في التوسع، يمكن أن يؤدي الحجم الهائل للميزات إلى إرباك حتى أكثر نماذج التعلم الآلي تعقيدًا. هذه الظاهرة، التي يُشار إليها غالبًا باسم "لعنة الأبعاد"، يمكن أن تؤدي إلى زيادة التكاليف الحسابية، وتقليل دقة النموذج، وتضاؤل القدرة على التفسير. لحسن الحظ، توفر تقنيات اختيار الميزات وتقليل الأبعاد حلولًا قوية. Scikit-learn، حجر الزاوية في بيئة التعلم الآلي في بايثون، يوفر مجموعة غنية من الأدوات لمعالجة هذه التحديات بفعالية، مما يجعله موردًا لا غنى عنه لعلماء البيانات في جميع أنحاء العالم.

سيتناول هذا الدليل الشامل تعقيدات إمكانيات اختيار الميزات في Scikit-learn، مع التركيز على تقليل الأبعاد. سنستكشف منهجيات مختلفة، ومبادئها الأساسية، وتطبيقها العملي مع أمثلة برمجية، والاعتبارات الخاصة بمجموعات البيانات العالمية المتنوعة. هدفنا هو تزويدكم، جمهورنا العالمي من ممارسي البيانات الطموحين والمتمرسين، بالمعرفة اللازمة لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن اختيار الميزات، مما يؤدي إلى نماذج تعلم آلي أكثر كفاءة ودقة وقابلية للتفسير.

فهم تقليل الأبعاد

قبل أن نتعمق في أدوات Scikit-learn المحددة، من الضروري فهم المفاهيم الأساسية لتقليل الأبعاد. تتضمن هذه العملية تحويل البيانات من مساحة عالية الأبعاد إلى مساحة أقل أبعادًا مع الحفاظ على أكبر قدر ممكن من المعلومات المهمة. الفوائد متعددة:

• تقليل التجهيز الزائد (Overfitting): عدد أقل من الميزات يعني نموذجًا أبسط، أقل عرضة لتعلم الضوضاء في بيانات التدريب.
• أوقات تدريب أسرع: النماذج التي تحتوي على عدد أقل من الميزات تتدرب بشكل أسرع بكثير.
• تحسين قابلية تفسير النموذج: فهم العلاقات بين عدد أقل من الميزات أسهل.
• تقليل مساحة التخزين: الأبعاد الأقل تتطلب ذاكرة أقل.
• تقليل الضوضاء: يمكن إزالة الميزات غير ذات الصلة أو المتكررة، مما يؤدي إلى بيانات أنظف.

يمكن تصنيف تقليل الأبعاد بشكل عام إلى منهجين رئيسيين:

1. اختيار الميزات (Feature Selection)

يتضمن هذا النهج اختيار مجموعة فرعية من الميزات الأصلية الأكثر صلة بالمشكلة المطروحة. يتم الاحتفاظ بالميزات الأصلية، ولكن يتم تقليل عددها. فكر في الأمر على أنه تحديد المكونات الأكثر تأثيرًا لوصفة والتخلص من الباقي.

2. استخلاص الميزات (Feature Extraction)

يحول هذا النهج الميزات الأصلية إلى مجموعة جديدة وأصغر من الميزات. هذه الميزات الجديدة هي تركيبات أو إسقاطات للميزات الأصلية، وتهدف إلى التقاط التباين أو المعلومات الأكثر أهمية في البيانات. هذا يشبه إنشاء خلاصة مركزة للمكونات الأصلية.

يوفر Scikit-learn أدوات قوية لكلا هذين النهجين. سنركز على التقنيات التي تساهم في تقليل الأبعاد، غالبًا من خلال اختيار الميزات أو استخلاصها.

طرق اختيار الميزات في Scikit-learn

يوفر Scikit-learn عدة طرق لأداء اختيار الميزات. يمكن تجميعها بشكل عام في ثلاث فئات:

1. طرق الفلترة (Filter Methods)

تقوم طرق الفلترة بتقييم أهمية الميزات بناءً على خصائصها الجوهرية، بغض النظر عن أي نموذج تعلم آلي محدد. إنها سريعة بشكل عام وغير مكلفة من الناحية الحسابية، مما يجعلها مثالية لاستكشاف البيانات الأولي أو عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة جدًا. تشمل المقاييس الشائعة الارتباط والمعلومات المتبادلة والاختبارات الإحصائية.

أ) اختيار الميزات القائم على الارتباط

تعتبر الميزات التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بالمتغير المستهدف مهمة. على العكس من ذلك، قد تكون الميزات التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا ببعضها البعض (التعدد الخطي) زائدة عن الحاجة ويمكن النظر في إزالتها. توفر وحدة feature_selection في Scikit-learn أدوات للمساعدة في ذلك.

مثال: عتبة التباين (Variance Threshold)

قد لا توفر الميزات ذات التباين المنخفض جدًا قدرة تمييزية كبيرة. تزيل الفئة VarianceThreshold الميزات التي لا يفي تباينها بعتبة معينة. هذا مفيد بشكل خاص للميزات الرقمية.

            
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
import numpy as np

X = [[0, 2, 0, 3], [0, 1, 4, 3], [0, 1, 1, 3]]
selector = VarianceThreshold(threshold=0.0)
selector.fit_transform(X)
# Output: array([[2, 0, 3], [1, 4, 3], [1, 1, 3]])

            

              
                Copy
              
            
          

في هذا المثال، الميزة الأولى (كلها أصفار) لها تباين صفري ويتم إزالتها. هذه طريقة أساسية ولكنها فعالة للتخلص من الميزات الثابتة أو شبه الثابتة التي لا تقدم أي قوة تنبؤية.

مثال: الارتباط بالمتغير المستهدف (باستخدام Pandas و SciPy)

بينما لا يحتوي Scikit-learn على دالة عالية المستوى مباشرة للارتباط بالمتغير المستهدف عبر جميع أنواع الميزات، إلا أنها خطوة شائعة في المعالجة المسبقة. يمكننا استخدام Pandas و SciPy لهذا الغرض.

            
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr

# Sample data
data = {
    'feature1': np.random.rand(100),
    'feature2': np.random.rand(100) * 2,
    'feature3': np.random.rand(100) - 1,
    'target': np.random.randint(0, 2, 100)
}
df = pd.DataFrame(data)

# Calculate Pearson correlation with the target
correlations = df.corr()['target'].drop('target')

# Select features with correlation above a certain threshold (e.g., 0.2)
selected_features = correlations[abs(correlations) > 0.2].index.tolist()
print(f"Features correlated with target: {selected_features}")

            

              
                Copy
              
            
          

يوضح هذا المقتطف كيفية تحديد الميزات التي لها علاقة خطية بالمتغير المستهدف. بالنسبة للأهداف الثنائية، يكون ارتباط "بوينت بيسيريال" (point-biserial correlation) ذا صلة، وبالنسبة للأهداف الفئوية، تكون الاختبارات الإحصائية الأخرى أكثر ملاءمة.

ب) الاختبارات الإحصائية

يمكن أن تستخدم طرق الفلترة أيضًا اختبارات إحصائية لقياس التبعية بين الميزات والمتغير المستهدف. وهي مفيدة بشكل خاص عند التعامل مع الميزات الفئوية أو عندما يمكن وضع افتراضات محددة حول توزيع البيانات.

توفر وحدة feature_selection في Scikit-learn ما يلي:

• f_classif: قيمة F لتحليل التباين (ANOVA) بين التصنيف/الميزة لمهام التصنيف. تفترض أن الميزات رقمية والمتغير المستهدف فئوي.
• f_regression: قيمة F بين التصنيف/الميزة لمهام الانحدار. تفترض أن الميزات رقمية والمتغير المستهدف رقمي.
• mutual_info_classif: المعلومات المتبادلة لمتغير مستهدف منفصل. يمكنها التعامل مع العلاقات غير الخطية.
• mutual_info_regression: المعلومات المتبادلة لمتغير مستهدف مستمر.
• chi2: إحصائيات Chi-squared للميزات غير السلبية لمهام التصنيف. تستخدم للميزات الفئوية.

مثال: استخدام f_classif و SelectKBest

SelectKBest هو محول بيانات (meta-transformer) يتيح لك اختيار الميزات بناءً على دالة تسجيل مختارة (مثل f_classif).

            
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Select the top 2 features using f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=2)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape: {X_new.shape}")

# To see which features were selected:
selected_indices = selector.get_support(indices=True)
print(f"Selected feature indices: {selected_indices}")
print(f"Selected feature names: {[iris.feature_names[i] for i in selected_indices]}")

            

              
                Copy
              
            
          

يوضح هذا المثال كيفية اختيار أفضل 'k' ميزة بناءً على أهميتها الإحصائية للتصنيف. تقيس قيمة F في f_classif بشكل أساسي التباين بين المجموعات (الفئات) بالنسبة إلى التباين داخل المجموعات. تشير قيمة F الأعلى إلى علاقة أقوى بين الميزة والمتغير المستهدف.

اعتبار عالمي: عند العمل مع مجموعات بيانات من مناطق مختلفة (على سبيل المثال، بيانات المستشعرات من مناخات متنوعة، بيانات مالية من أنظمة اقتصادية مختلفة)، يمكن أن تختلف الخصائص الإحصائية للميزات بشكل كبير. فهم افتراضات هذه الاختبارات الإحصائية (على سبيل المثال، الطبيعية لتحليل التباين ANOVA) أمر بالغ الأهمية، وقد تكون الاختبارات غير البارامترية مثل المعلومات المتبادلة أكثر قوة في السيناريوهات المتنوعة.

2. طرق التغليف (Wrapper Methods)

تستخدم طرق التغليف نموذج تعلم آلي محددًا لتقييم جودة المجموعات الفرعية للميزات. إنها "تغلف" عملية تدريب النموذج ضمن استراتيجية بحث للعثور على المجموعة المثلى من الميزات. بينما تكون أكثر دقة بشكل عام من طرق الفلترة، إلا أنها أكثر تكلفة حسابيًا بكثير بسبب التدريب المتكرر للنموذج.

أ) الإزالة المتكررة للميزات (RFE)

تعمل RFE عن طريق إزالة الميزات بشكل متكرر. تبدأ بتدريب نموذج على مجموعة الميزات بأكملها، ثم تزيل الميزة (الميزات) الأقل أهمية بناءً على معاملات النموذج أو أهمية الميزات. تتكرر هذه العملية حتى يتم الوصول إلى العدد المطلوب من الميزات.

            
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Generate synthetic data
X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=5, random_state=42)

# Use a Logistic Regression model (can be any model that supports coef_ or feature_importances_)
estimator = LogisticRegression(solver='liblinear')

# Initialize RFE to select top 5 features
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5, step=1)
selector = selector.fit(X, y)

X_new = selector.transform(X)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape: {X_new.shape}")

# To see which features were selected:
selected_indices = selector.get_support(indices=True)
print(f"Selected feature indices: {selected_indices}")

            

              
                Copy
              
            
          

تعتبر RFE قوية لأنها تأخذ في الاعتبار التفاعلات بين الميزات كما يتم تقييمها بواسطة النموذج المختار. يتحكم المعامل step في عدد الميزات التي يتم إزالتها في كل تكرار.

ب) اختيار الميزات المتسلسل (SFS)

على الرغم من أنها ليست فئة مباشرة في feature_selection الأساسية لـ Scikit-learn، إلا أن اختيار الميزات المتسلسل هو نهج مفاهيمي يتم تنفيذه غالبًا باستخدام مقدرات Scikit-learn. وهو يتضمن إما الاختيار الأمامي (البدء بمجموعة فارغة وإضافة الميزات واحدة تلو الأخرى) أو الإزالة العكسية (البدء بجميع الميزات وإزالتها واحدة تلو الأخرى). تقوم SequentialFeatureSelector في sklearn.feature_selection من Scikit-learn بتطبيق ذلك.

            
from sklearn.feature_selection import SequentialFeatureSelector
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, n_redundant=5, random_state=42)

estimator = LogisticRegression(solver='liblinear')

# Forward selection: add features until desired number is reached
sfs_forward = SequentialFeatureSelector(
    estimator, n_features_to_select=10, direction='forward', cv=5)
sfs_forward.fit(X, y)
X_new_forward = sfs_forward.transform(X)

print(f"Forward Selection - Reduced shape: {X_new_forward.shape}")

# Backward selection: start with all features and remove
sfs_backward = SequentialFeatureSelector(
    estimator, n_features_to_select=10, direction='backward', cv=5)
sfs_backward.fit(X, y)
X_new_backward = sfs_backward.transform(X)

print(f"Backward Selection - Reduced shape: {X_new_backward.shape}")

            

              
                Copy
              
            
          

يشير المعامل cv في SequentialFeatureSelector إلى التحقق المتقاطع (cross-validation)، مما يساعد على جعل اختيار الميزات أكثر قوة وأقل عرضة للتجهيز الزائد لبيانات التدريب. وهذا اعتبار حاسم عند تطبيق هذه الأساليب عالميًا، حيث يمكن أن تختلف جودة البيانات وتوزيعها بشكل كبير.

3. الطرق المدمجة (Embedded Methods)

تُجري الطرق المدمجة اختيار الميزات كجزء من عملية تدريب النموذج. وتتمتع بميزة كونها أقل تكلفة حسابيًا من طرق التغليف مع الأخذ في الاعتبار تفاعلات الميزات. تندرج العديد من النماذج المنظمة (regularized models) ضمن هذه الفئة.

أ) تنظيم L1 (Lasso)

تستخدم نماذج مثل Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) في النماذج الخطية تنظيم L1. تضيف هذه التقنية عقوبة إلى القيمة المطلقة للمعاملات، مما يمكن أن يدفع بعض المعاملات إلى الصفر تمامًا. يتم إزالة الميزات ذات المعاملات الصفرية بشكل فعال.

            
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.datasets import make_regression

# Generate synthetic data
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=20, n_informative=10, random_state=42, noise=10)

# Lasso with alpha (regularization strength)
# A higher alpha leads to more regularization and potentially more zero coefficients
lasso = Lasso(alpha=0.1, random_state=42)
lasso.fit(X, y)

# Get the number of non-zero coefficients (selected features)
non_zero_features = np.sum(lasso.coef_ != 0)
print(f"Number of features selected by Lasso: {non_zero_features}")

# To get the actual selected features:
selected_features_mask = lasso.coef_ != 0
X_new = X[:, selected_features_mask]
print(f"Reduced shape: {X_new.shape}")

            

              
                Copy
              
            
          

يمكن استخدام LassoCV للعثور تلقائيًا على القيمة المثلى لـ alpha من خلال التحقق المتقاطع.

ب) أهمية الميزات القائمة على الشجرة

توفر طرق التجميع (Ensemble methods) مثل RandomForestClassifier، GradientBoostingClassifier، و ExtraTreesClassifier أهمية الميزات بشكل جوهري. تُحسب هذه الأهمية بناءً على مدى مساهمة كل ميزة في تقليل الشوائب أو الخطأ عبر الأشجار في التجميع. يمكن إزالة الميزات ذات الأهمية المنخفضة.

            
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

cancer = load_breast_cancer()
X, y = cancer.data, cancer.target

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)

# Get feature importances
importances = model.feature_importances_

# Sort features by importance
indices = np.argsort(importances)[::-1]

print("Feature ranking:")
for f in range(X.shape[1]):
    print(f"{f + 1}. feature {indices[f]} ({cancer.feature_names[indices[f]]}) - {importances[indices[f]]:.4f}")

# Select top N features (e.g., top 10)
N = 10
selected_features_mask = np.zeros(X.shape[1], dtype=bool)
selected_features_mask[indices[:N]] = True

X_new = X[:, selected_features_mask]
print(f"Reduced shape after selecting top {N} features: {X_new.shape}")

            

              
                Copy
              
            
          

تعتبر الطرق القائمة على الأشجار قوية لأنها يمكن أن تلتقط العلاقات غير الخطية وتفاعلات الميزات. وهي قابلة للتطبيق على نطاق واسع عبر مجالات متنوعة، من التشخيص الطبي (كما في المثال) إلى الكشف عن الاحتيال المالي في الأسواق المختلفة.

استخلاص الميزات لتقليل الأبعاد

بينما يحافظ اختيار الميزات على الميزات الأصلية، يقوم استخلاص الميزات بإنشاء مجموعة جديدة ومخفضة من الميزات. وهذا مفيد بشكل خاص عندما تكون الميزات الأصلية مترابطة بشكل كبير أو عندما ترغب في إسقاط البيانات في مساحة ذات أبعاد أقل تلتقط أكبر قدر من التباين.

1. تحليل المكونات الرئيسية (PCA)

PCA هي تقنية تحويل خطي تهدف إلى العثور على مجموعة من المحاور المتعامدة (المكونات الرئيسية) التي تلتقط أقصى تباين في البيانات. يلتقط المكون الرئيسي الأول أكبر قدر من التباين، والثاني يلتقط الكمية التالية (المتعامدة مع الأول)، وهكذا. من خلال الاحتفاظ فقط بأول 'k' مكون رئيسي، نحقق تقليل الأبعاد.

ملاحظة هامة: PCA حساسة لمقياس الميزات. من الأهمية بمكان قياس بياناتك (على سبيل المثال، باستخدام StandardScaler) قبل تطبيق PCA.

            
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_wine

wine = load_wine()
X, y = wine.data, wine.target

# Scale the data
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# Initialize PCA to reduce to 2 components
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape after PCA: {X_pca.shape}")

# The explained variance ratio shows how much variance each component captures
print(f"Explained variance ratio: {pca.explained_variance_ratio_}")
print(f"Total explained variance: {np.sum(pca.explained_variance_ratio_):.4f}")

            

              
                Copy
              
            
          

تعتبر PCA ممتازة لتصور البيانات عالية الأبعاد عن طريق تقليلها إلى بعدين أو ثلاثة أبعاد. إنها تقنية أساسية في تحليل البيانات الاستكشافي ويمكن أن تسرع بشكل كبير خطوات النمذجة اللاحقة. لوحظت فعاليتها عبر مجالات مثل معالجة الصور وعلم الوراثة.

2. تحليل التمييز الخطي (LDA)

على عكس PCA، التي لا تخضع للإشراف وتهدف إلى زيادة التباين إلى أقصى حد، فإن LDA هي تقنية خاضعة للإشراف تهدف إلى العثور على تمثيل أقل للأبعاد يزيد من قابلية الفصل بين الفئات. تُستخدم في المقام الأول لمهام التصنيف.

ملاحظة هامة: تتطلب LDA أيضًا قياس الميزات. علاوة على ذلك، يقتصر عدد المكونات في LDA على n_classes - 1 على الأكثر.

            
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Scale the data
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# Initialize LDA. Number of components cannot exceed n_classes - 1 (which is 2 for Iris)
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2)
X_lda = lda.fit_transform(X_scaled, y)

print(f"Original shape: {X.shape}")
print(f"Reduced shape after LDA: {X_lda.shape}")

# LDA also has explained_variance_ratio_ but it's class separability
print(f"Explained variance ratio (class separability): {lda.explained_variance_ratio_}")

            

              
                Copy
              
            
          

تُعد LDA مفيدة بشكل خاص عندما يكون الهدف هو بناء مصنف يمكنه التمييز جيدًا بين الفئات المختلفة في بياناتك، وهو تحدٍ شائع في العديد من التطبيقات العالمية مثل تجزئة العملاء أو تصنيف الأمراض.

3. تضمين الجوار العشوائي الموزع t (t-SNE)

t-SNE هي تقنية غير خطية لتقليل الأبعاد تُستخدم بشكل أساسي لتصور مجموعات البيانات عالية الأبعاد. تعمل عن طريق ربط نقاط البيانات عالية الأبعاد بمساحة منخفضة الأبعاد (عادة ثنائية أو ثلاثية الأبعاد) بحيث يتم نمذجة النقاط المتشابهة بمسافات متشابهة في المساحة منخفضة الأبعاد. إنها تتفوق في الكشف عن البنية والتجمعات المحلية داخل البيانات.

ملاحظة هامة: t-SNE مكلفة حسابيًا وتُستخدم عمومًا للتصور بدلاً من أن تكون خطوة معالجة مسبقة لتدريب النموذج. يمكن أن تختلف النتائج أيضًا مع عمليات التهيئة العشوائية المختلفة وإعدادات المعاملات.

            
from sklearn.manifold import TSNE
from sklearn.datasets import load_digits
import matplotlib.pyplot as plt

digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

# For demonstration, we'll use a subset of the data as t-SNE can be slow
subset_indices = np.random.choice(len(X), 1000, replace=False)
X_subset = X[subset_indices]
y_subset = y[subset_indices]

# Initialize t-SNE with 2 components
# perplexity is related to the number of nearest neighbors (e.g., 30 is common)
# n_iter is the number of iterations for optimization
tsne = TSNE(n_components=2, perplexity=30, n_iter=300, random_state=42)
X_tsne = tsne.fit_transform(X_subset)

print(f"Original subset shape: {X_subset.shape}")
print(f"Reduced shape after t-SNE: {X_tsne.shape}")

# Plotting the results (optional, for visualization)
plt.figure(figsize=(10, 8))
scatter = plt.scatter(X_tsne[:, 0], X_tsne[:, 1], c=y_subset, cmap='viridis', alpha=0.7)
plt.title('t-SNE visualization of Digits dataset')
plt.xlabel('t-SNE component 1')
plt.ylabel('t-SNE component 2')
plt.legend(*scatter.legend_elements(), title='Classes')
plt.show()

            

              
                Copy
              
            
          

تعد t-SNE لا تقدر بثمن لفهم البنية الكامنة للبيانات المعقدة وعالية الأبعاد التي يتم مواجهتها في مجالات مثل علم الجينوم أو تحليل الشبكات الاجتماعية، وتقدم رؤى بصرية لأنماط قد تظل مخفية بخلاف ذلك.

اختيار التقنية الصحيحة لمجموعات البيانات العالمية

لا يعتبر اختيار الطريقة المناسبة لانتقاء الميزات أو استخلاصها قرارًا واحدًا يناسب الجميع. تؤثر عدة عوامل، وخاصة تلك الحاسمة لمجموعات البيانات العالمية، على هذا الاختيار:

• طبيعة البيانات: هل بياناتك رقمية، فئوية، أم مختلطة؟ هل هناك توزيعات معروفة؟ على سبيل المثال، chi2 مناسب للميزات الفئوية غير السلبية، بينما f_classif للميزات الرقمية والمتغير المستهدف الفئوي.
• نوع النموذج: قد تستفيد النماذج الخطية من تنظيم L1، بينما توفر النماذج القائمة على الأشجار الأهمية بشكل طبيعي.
• الموارد الحاسوبية: طرق الفلترة هي الأسرع، تليها الطرق المدمجة، ثم طرق التغليف و t-SNE.
• متطلبات قابلية التفسير: إذا كان تفسير *لماذا* تم إجراء تنبؤ أمرًا بالغ الأهمية، فغالبًا ما تُفضل طرق اختيار الميزات التي تحتفظ بالميزات الأصلية (مثل RFE أو L1) على طرق استخلاص الميزات (مثل PCA) التي تنشئ مكونات مجردة.
• الخطية مقابل اللاخطية: تفترض PCA والنماذج الخطية علاقات خطية، بينما يمكن لـ t-SNE والطرق القائمة على الأشجار التقاط أنماط غير خطية.
• خاضع للإشراف مقابل غير خاضع للإشراف: LDA خاضع للإشراف (يستخدم المتغير المستهدف)، بينما PCA غير خاضع للإشراف.
• المقياس والوحدات: بالنسبة لـ PCA و LDA، يعد قياس الميزات أمرًا ضروريًا. ضع في اعتبارك اختلافات المقياس في البيانات المجمعة من مناطق عالمية مختلفة. على سبيل المثال، قد يكون لقيم العملة أو قراءات أجهزة الاستشعار مقاييس مختلفة تمامًا عبر البلدان أو أنواع أجهزة الاستشعار.
• الفروق الثقافية والإقليمية: عند العمل مع مجموعات بيانات تتضمن سلوكًا بشريًا، أو بيانات ديموغرافية، أو مشاعر من سياقات ثقافية مختلفة، يمكن أن يكون تفسير الميزات معقدًا. قد تكون الميزة ذات القدرة التنبؤية العالية في منطقة ما غير ذات صلة أو حتى مضللة في منطقة أخرى بسبب اختلاف المعايير المجتمعية، أو الظروف الاقتصادية، أو منهجيات جمع البيانات. ضع دائمًا الخبرة المتخصصة في الاعتبار عند تقييم أهمية الميزات عبر مجموعات سكانية متنوعة.

رؤى قابلة للتنفيذ:

• ابدأ بسيطًا: ابدأ بطرق الفلترة (على سبيل المثال، عتبة التباين، الاختبارات الإحصائية) لتقييم سريع وإزالة الضوضاء الواضحة.
• كرر وقيم: جرب طرقًا مختلفة وقيم تأثيرها على أداء نموذجك باستخدام المقاييس المناسبة والتحقق المتقاطع.
• تصور: استخدم تقنيات مثل PCA أو t-SNE لتصور بياناتك بأبعاد أقل، مما يمكن أن يكشف عن الهياكل الكامنة ويوجه استراتيجية اختيار الميزات الخاصة بك.
• خبرة المجال أساسية: تعاون مع خبراء المجال لفهم معنى وأهمية الميزات، خاصة عند التعامل مع البيانات العالمية المعقدة.
• فكر في أساليب التجميع (Ensemble Approaches): يمكن أن يؤدي دمج تقنيات اختيار الميزات المتعددة أحيانًا إلى نتائج أفضل من الاعتماد على طريقة واحدة.

مسار عمل (Pipeline) Scikit-learn لسير عمل متكامل

يُعد كائن Pipeline في Scikit-learn مفيدًا للغاية لدمج خطوات المعالجة المسبقة، بما في ذلك اختيار/استخلاص الميزات، مع تدريب النموذج. وهذا يضمن أن يتم إجراء اختيار الميزات الخاص بك بشكل متسق ضمن كل طية من التحقق المتقاطع، مما يمنع تسرب البيانات وينتج عنه نتائج أكثر موثوقية. وهذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص عند بناء نماذج سيتم نشرها عبر أسواق عالمية متنوعة.

            
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
from sklearn.datasets import load_breast_cancer

bc = load_breast_cancer()
X, y = bc.data, bc.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Create a pipeline that first scales, then selects features, then trains a classifier
pipe = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('selector', SelectKBest(score_func=f_classif, k=10)),
    ('classifier', LogisticRegression(solver='liblinear'))
])

# Train the pipeline
pipe.fit(X_train, y_train)

# Evaluate the pipeline using cross-validation
cv_scores = cross_val_score(pipe, X_train, y_train, cv=5)
print(f"Cross-validation scores: {cv_scores}")
print(f"Average CV score: {np.mean(cv_scores):.4f}")

# Make predictions on the test set
accuracy = pipe.score(X_test, y_test)
print(f"Test set accuracy: {accuracy:.4f}")

            

              
                Copy
              
            
          

يضمن استخدام مسارات العمل (pipelines) أن العملية برمتها — من القياس إلى اختيار الميزات إلى التصنيف — يتم التعامل معها ككيان واحد. هذه أفضل ممارسة لتطوير نماذج قوية، خاصة عندما تكون النماذج مخصصة للنشر العالمي حيث يكون الأداء المتسق عبر توزيعات البيانات المتغيرة أمرًا أساسيًا.

الخاتمة

يُعد تقليل الأبعاد من خلال اختيار الميزات واستخلاصها خطوة حيوية في بناء نماذج تعلم آلي فعالة وقوية وقابلة للتفسير. يوفر Scikit-learn مجموعة أدوات شاملة لمواجهة هذه التحديات، مما يمكّن علماء البيانات في جميع أنحاء العالم. من خلال فهم المنهجيات المختلفة — طرق الفلترة والتغليف والطرق المدمجة وتقنيات استخلاص الميزات مثل PCA و LDA — يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة مصممة خصيصًا لمجموعة بياناتك وأهدافك المحددة.

لجمهورنا العالمي، تمتد الاعتبارات إلى ما هو أبعد من مجرد الاختيارات الخوارزمية. إن فهم مصدر البيانات، والتحيزات المحتملة التي تُدخلها عملية جمع الميزات عبر مناطق مختلفة، واحتياجات التفسير المحددة لأصحاب المصلحة المحليين أمر بالغ الأهمية. يضمن استخدام أدوات مثل Pipeline في Scikit-learn سير عمل منظمًا وقابلًا للتكرار، وهو أمر ضروري لنشر حلول الذكاء الاصطناعي الموثوقة عبر سياقات دولية متنوعة.

بينما تتنقل في تعقيدات علم البيانات الحديث، سيصبح إتقان قدرات اختيار الميزات في Scikit-learn بلا شك رصيدًا مهمًا، مما يمكنك من إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبياناتك، بغض النظر عن مصدرها.