Scikit-learn Öznitelik Seçimi: Küresel Veri Kümeleri için Boyut Azaltmada Uzmanlaşma

Sürekli genişleyen veri evreninde, özniteliklerin büyük hacmi en gelişmiş makine öğrenmesi modellerini bile bunaltabilir. Genellikle "boyutluluk laneti" olarak adlandırılan bu olgu, artan hesaplama maliyetlerine, model doğruluğunun düşmesine ve yorumlanabilirlik kapasitesinin azalmasına yol açabilir. Neyse ki, öznitelik seçimi ve boyut azaltma teknikleri güçlü çözümler sunar. Python'un makine öğrenmesi ekosisteminin temel taşlarından biri olan Scikit-learn, bu zorlukların üstesinden etkili bir şekilde gelmek için zengin bir araç seti sağlayarak dünya çapındaki veri bilimcileri için vazgeçilmez bir kaynak haline gelmiştir.

Bu kapsamlı rehber, boyut azaltmaya odaklanarak Scikit-learn'ün öznitelik seçimi yeteneklerinin inceliklerine dalacaktır. Çeşitli metodolojileri, temel prensiplerini, kod örnekleriyle pratik uygulamalarını ve çeşitli küresel veri kümeleri için dikkate alınması gereken hususları keşfedeceğiz. Amacımız, sizleri, yani küresel düzeydeki yeni ve deneyimli veri uygulayıcılarından oluşan kitlemizi, öznitelik seçimi hakkında bilinçli kararlar verebilecek bilgiyle donatmak ve böylece daha verimli, doğru ve yorumlanabilir makine öğrenmesi modelleri oluşturmanızı sağlamaktır.

Boyut Azaltmayı Anlamak

Scikit-learn'ün özel araçlarına geçmeden önce, boyut azaltmanın temel kavramlarını anlamak çok önemlidir. Bu süreç, veriyi yüksek boyutlu bir uzaydan, mümkün olduğunca önemli bilgiyi koruyarak daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürmeyi içerir. Faydaları çok yönlüdür:

• Azaltılmış Aşırı Öğrenme (Overfitting): Daha az öznitelik, daha basit bir model anlamına gelir ve bu da eğitim verilerindeki gürültüyü öğrenmeye daha az eğilimli olur.
• Daha Hızlı Eğitim Süreleri: Daha az özniteliğe sahip modeller önemli ölçüde daha hızlı eğitilir.
• Geliştirilmiş Model Yorumlanabilirliği: Daha az öznitelik arasındaki ilişkileri anlamak daha kolaydır.
• Azaltılmış Depolama Alanı: Daha düşük boyutluluk daha az bellek gerektirir.
• Gürültü Azaltma: İlgisiz veya gereksiz öznitelikler ortadan kaldırılarak daha temiz veriler elde edilebilir.

Boyut azaltma genel olarak iki ana yaklaşıma ayrılabilir:

1. Öznitelik Seçimi

Bu yaklaşım, ele alınan problemle en ilgili olan orijinal özniteliklerin bir alt kümesini seçmeyi içerir. Orijinal öznitelikler korunur, ancak sayıları azaltılır. Bunu, bir yemek tarifi için en etkili malzemeleri belirleyip geri kalanını atmak gibi düşünebilirsiniz.

2. Öznitelik Çıkarımı

Bu yaklaşım, orijinal öznitelikleri yeni, daha küçük bir öznitelik setine dönüştürür. Bu yeni öznitelikler, verideki en önemli varyansı veya bilgiyi yakalamayı amaçlayan orijinal özniteliklerin kombinasyonları veya izdüşümleridir. Bu, orijinal malzemelerin damıtılmış bir özünü oluşturmaya benzer.

Scikit-learn bu yaklaşımların her ikisi için de güçlü araçlar sunar. Boyut azaltmaya katkıda bulunan, genellikle öznitelik seçimi veya çıkarımı yoluyla, tekniklere odaklanacağız.

Scikit-learn'de Öznitelik Seçim Yöntemleri

Scikit-learn, öznitelik seçimi yapmak için birkaç yol sunar. Bunlar genel olarak üç kategoriye ayrılabilir:

1. Filtre Yöntemleri

Filtre yöntemleri, belirli bir makine öğrenmesi modelinden bağımsız olarak, özniteliklerin alaka düzeyini kendi içsel özelliklerine göre değerlendirir. Genellikle hızlı ve hesaplama açısından ucuzdurlar, bu da onları ilk veri keşfi veya çok büyük veri kümeleriyle uğraşırken ideal kılar. Yaygın metrikler arasında korelasyon, karşılıklı bilgi ve istatistiksel testler bulunur.

a) Korelasyon Tabanlı Öznitelik Seçimi

Hedef değişkenle yüksek korelasyona sahip öznitelikler önemli kabul edilir. Tersine, birbirleriyle yüksek korelasyona sahip öznitelikler (çoklu doğrusallık) gereksiz olabilir ve kaldırılması düşünülebilir. Scikit-learn'ün feature_selection modülü bu konuda yardımcı olacak araçlar sunar.

Örnek: Varyans Eşiği (Variance Threshold)

Çok düşük varyansa sahip öznitelikler, çok fazla ayırt edici güç sağlamayabilir. VarianceThreshold sınıfı, varyansı belirli bir eşiği karşılamayan öznitelikleri kaldırır. Bu, özellikle sayısal öznitelikler için kullanışlıdır.

            
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
              
            
          

Bu örnekte, ilk öznitelik (tümü sıfır) sıfır varyansa sahiptir ve kaldırılmıştır. Bu, hiçbir öngörü gücü sunmayan sabit veya sabite yakın öznitelikleri atmak için temel ama etkili bir yoldur.

Örnek: Hedefle Korelasyon (Pandas ve SciPy kullanarak)

Scikit-learn'ün tüm öznitelik türleri için hedefle korelasyon için doğrudan üst düzey bir işlevi olmasa da, bu yaygın bir ön işleme adımıdır. Bunun için Pandas ve SciPy'yi kullanabiliriz.

            
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
              
            
          

Bu kod parçacığı, hedef değişkenle doğrusal bir ilişkiye sahip olan özniteliklerin nasıl belirleneceğini gösterir. İkili hedefler için nokta-çift serili korelasyon, kategorik hedefler için ise diğer istatistiksel testler daha uygundur.

b) İstatistiksel Testler

Filtre yöntemleri, öznitelikler ve hedef değişken arasındaki bağımlılığı ölçmek için istatistiksel testler de kullanabilir. Bunlar, özellikle kategorik özniteliklerle uğraşırken veya veri dağılımı hakkında belirli varsayımlar yapılabildiğinde kullanışlıdır.

Scikit-learn'ün feature_selection modülü şunları sağlar:

• f_classif: Sınıflandırma görevleri için etiket/öznitelik arasındaki ANOVA F-değeri. Özniteliklerin sayısal ve hedefin kategorik olduğunu varsayar.
• f_regression: Regresyon görevleri için etiket/öznitelik arasındaki F-değeri. Özniteliklerin sayısal ve hedefin sayısal olduğunu varsayar.
• mutual_info_classif: Ayrık bir hedef değişken için karşılıklı bilgi. Doğrusal olmayan ilişkileri ele alabilir.
• mutual_info_regression: Sürekli bir hedef değişken için karşılıklı bilgi.
• chi2: Sınıflandırma görevleri için negatif olmayan özniteliklerin Ki-kare istatistikleri. Kategorik öznitelikler için kullanılır.

Örnek: `f_classif` ve `SelectKBest` Kullanımı

SelectKBest, seçilen bir puanlama işlevine (f_classif gibi) dayalı olarak öznitelikleri seçmenize olanak tanıyan bir meta-dönüştürücüdür.

            
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
              
            
          

Bu örnek, sınıflandırma için istatistiksel önemlerine göre en iyi 'k' özniteliğin nasıl seçileceğini göstermektedir. f_classif içindeki F-değeri, esasen gruplar (sınıflar) arasındaki varyansı gruplar içindeki varyansa göre ölçer. Daha yüksek bir F-değeri, öznitelik ile hedef arasında daha güçlü bir ilişki olduğunu gösterir.

Küresel Değerlendirme: Farklı bölgelerden gelen veri kümeleriyle (örneğin, çeşitli iklimlerden sensör verileri, farklı ekonomik sistemlerden finansal veriler) çalışırken, özniteliklerin istatistiksel özellikleri önemli ölçüde değişebilir. Bu istatistiksel testlerin varsayımlarını (örneğin, ANOVA için normallik) anlamak çok önemlidir ve karşılıklı bilgi gibi parametrik olmayan testler çeşitli senaryolarda daha sağlam olabilir.

2. Sarmalayıcı Yöntemler

Sarmalayıcı yöntemler, öznitelik alt kümelerinin kalitesini değerlendirmek için belirli bir makine öğrenmesi modelini kullanır. En uygun öznitelik setini bulmak için bir arama stratejisi içinde bir model eğitim sürecini 'sarmalarlar'. Genellikle filtre yöntemlerinden daha doğru olsalar da, tekrarlanan model eğitimi nedeniyle hesaplama açısından çok daha pahalıdırlar.

a) Özyinelemeli Öznitelik Eleme (RFE)

RFE, öznitelikleri özyinelemeli olarak kaldırarak çalışır. Tüm öznitelik setinde bir model eğiterek başlar, ardından modelin katsayılarına veya öznitelik önem derecelerine göre en az önemli öznitelik(ler)i kaldırır. Bu işlem, istenen sayıda öznitelik elde edilene kadar tekrarlanır.

            
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
              
            
          

RFE, seçilen model tarafından değerlendirildiği şekliyle öznitelikler arasındaki etkileşimleri dikkate aldığı için güçlüdür. step parametresi, her iterasyonda kaç tane özniteliğin kaldırılacağını kontrol eder.

b) Ardışık Öznitelik Seçimi (SFS)

Scikit-learn'ün çekirdek feature_selection modülünde doğrudan bir sınıf olmasa da, Ardışık Öznitelik Seçimi genellikle Scikit-learn tahmin edicileri kullanılarak uygulanan kavramsal bir yaklaşımdır. İleriye Doğru Seçim (boş bir setle başlayıp öznitelikleri tek tek ekleme) veya Geriye Doğru Eleme (tüm özniteliklerle başlayıp onları tek tek kaldırma) içerir. Scikit-learn'ün sklearn.feature_selection içindeki SequentialFeatureSelector sınıfı bunu uygular.

            
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
              
            
          

SequentialFeatureSelector içindeki cv parametresi, öznitelik seçimini daha sağlam hale getirmeye ve eğitim verilerine aşırı öğrenmeyi daha az eğilimli kılmaya yardımcı olan çapraz doğrulamayı (cross-validation) ifade eder. Bu, veri kalitesi ve dağılımının büyük ölçüde değişebileceği bu yöntemleri küresel olarak uygularken kritik bir husustur.

3. Gömülü Yöntemler

Gömülü yöntemler, öznitelik seçimini model eğitim sürecinin bir parçası olarak gerçekleştirir. Sarmalayıcı yöntemlerden daha az hesaplama maliyetine sahip olmanın avantajına sahipken, yine de öznitelik etkileşimlerini dikkate alırlar. Birçok düzenlileştirilmiş (regularized) model bu kategoriye girer.

a) L1 Düzenlileştirmesi (Lasso)

Doğrusal modellerdeki Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) gibi modeller L1 düzenlileştirmesini kullanır. Bu teknik, katsayıların mutlak değerine bir ceza ekler, bu da bazı katsayıları tam olarak sıfıra sürükleyebilir. Sıfır katsayılı öznitelikler etkin bir şekilde kaldırılmış olur.

            
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
              
            
          

LassoCV, çapraz doğrulama yoluyla en uygun alfa değerini otomatik olarak bulmak için kullanılabilir.

b) Ağaç Tabanlı Öznitelik Önem Dereceleri

RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier ve ExtraTreesClassifier gibi topluluk yöntemleri, doğal olarak öznitelik önem dereceleri sağlar. Bunlar, her bir özniteliğin topluluktaki ağaçlar boyunca safsızlığı veya hatayı azaltmaya ne kadar katkıda bulunduğuna göre hesaplanır. Düşük öneme sahip öznitelikler kaldırılabilir.

            
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
              
            
          

Ağaç tabanlı yöntemler, doğrusal olmayan ilişkileri ve öznitelik etkileşimlerini yakalayabildikleri için güçlüdür. Örnekte olduğu gibi tıbbi teşhisten farklı pazarlardaki finansal dolandırıcılık tespitine kadar çeşitli alanlarda yaygın olarak uygulanabilirler.

Boyut Azaltma için Öznitelik Çıkarımı

Öznitelik seçimi orijinal öznitelikleri korurken, öznitelik çıkarımı yeni, azaltılmış bir öznitelik seti oluşturur. Bu, orijinal öznitelikler yüksek oranda ilişkili olduğunda veya veriyi en fazla varyansı yakalayan daha düşük boyutlu bir uzaya yansıtmak istediğinizde özellikle kullanışlıdır.

1. Temel Bileşen Analizi (PCA)

PCA, verideki maksimum varyansı yakalayan bir dizi ortogonal eksen (temel bileşenler) bulmayı amaçlayan doğrusal bir dönüşüm tekniğidir. Birinci temel bileşen en fazla varyansı, ikincisi bir sonraki en fazlasını (birinciye ortogonal olarak) yakalar ve bu böyle devam eder. Yalnızca ilk 'k' temel bileşeni tutarak boyut azaltma gerçekleştiririz.

Önemli Not: PCA, özniteliklerin ölçeğine duyarlıdır. PCA uygulamadan önce verilerinizi ölçeklendirmeniz (örneğin, StandardScaler kullanarak) çok önemlidir.

            
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
              
            
          

PCA, yüksek boyutlu verileri 2 veya 3 boyuta indirgeyerek görselleştirmek için mükemmeldir. Keşifsel veri analizinde temel bir tekniktir ve sonraki modelleme adımlarını önemli ölçüde hızlandırabilir. Etkinliği, görüntü işleme ve genetik gibi alanlarda gözlemlenmektedir.

2. Doğrusal Ayırma Analizi (LDA)

Denetimsiz olan ve varyansı en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan PCA'nın aksine, LDA, sınıflar arasındaki ayrılabilirliği en üst düzeye çıkaran daha düşük boyutlu bir temsil bulmayı amaçlayan denetimli bir tekniktir. Esas olarak sınıflandırma görevleri için kullanılır.

Önemli Not: LDA ayrıca özniteliklerin ölçeklendirilmesini gerektirir. Ayrıca, LDA'daki bileşen sayısı en fazla n_classes - 1 ile sınırlıdır.

            
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
              
            
          

LDA, müşteri segmentasyonu veya hastalık sınıflandırması gibi birçok küresel uygulamada yaygın bir zorluk olan, verilerinizdeki farklı kategorileri iyi bir şekilde ayırt edebilen bir sınıflandırıcı oluşturma hedefi olduğunda özellikle kullanışlıdır.

3. t-Dağılımlı Stokastik Komşu Gömme (t-SNE)

t-SNE, öncelikle yüksek boyutlu veri kümelerini görselleştirmek için kullanılan doğrusal olmayan bir boyut azaltma tekniğidir. Yüksek boyutlu veri noktalarını, benzer noktaların düşük boyutlu uzayda benzer mesafelerle modelleneceği şekilde düşük boyutlu bir uzaya (tipik olarak 2D veya 3D) eşleyerek çalışır. Veri içindeki yerel yapıyı ve kümeleri ortaya çıkarmada üstündür.

Önemli Not: t-SNE hesaplama açısından pahalıdır ve genellikle model eğitimi için bir ön işleme adımı olarak değil, görselleştirme için kullanılır. Sonuçlar ayrıca farklı rastgele başlangıçlara ve parametre ayarlarına göre değişebilir.

            
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
              
            
          

t-SNE, genomik veya sosyal ağ analizi gibi alanlarda karşılaşılan karmaşık, yüksek boyutlu verilerin doğal yapısını anlamak için paha biçilmezdir ve aksi takdirde gizli kalabilecek kalıplara dair görsel içgörüler sunar.

Küresel Veri Kümeleri için Doğru Tekniği Seçmek

Uygun öznitelik seçimi veya çıkarımı yöntemini seçmek herkese uyan tek bir karar değildir. Özellikle küresel veri kümeleri için çok önemli olan birkaç faktör bu seçimi etkiler:

• Verinin Doğası: Verileriniz sayısal mı, kategorik mi, yoksa karışık mı? Bilinen dağılımlar var mı? Örneğin, chi2 negatif olmayan kategorik öznitelikler için uygunken, f_classif sayısal öznitelikler ve kategorik bir hedef için uygundur.
• Model Tipi: Doğrusal modeller L1 düzenlileştirmesinden yararlanabilirken, ağaç tabanlı modeller doğal olarak önem dereceleri sağlar.
• Hesaplama Kaynakları: Filtre yöntemleri en hızlı olanıdır, ardından gömülü yöntemler, sonra sarmalayıcı yöntemler ve t-SNE gelir.
• Yorumlanabilirlik Gereksinimleri: Bir tahminin *neden* yapıldığını açıklamak çok önemliyse, orijinal öznitelikleri koruyan öznitelik seçimi yöntemleri (RFE veya L1 gibi), soyut bileşenler oluşturan öznitelik çıkarımı yöntemlerine (PCA gibi) göre genellikle tercih edilir.
• Doğrusallık vs. Doğrusal Olmayanlık: PCA ve doğrusal modeller doğrusal ilişkiler varsayarken, t-SNE ve ağaç tabanlı yöntemler doğrusal olmayan kalıpları yakalayabilir.
• Denetimli vs. Denetimsiz: LDA denetimlidir (hedef değişkeni kullanır), PCA ise denetimsizdir.
• Ölçek ve Birimler: PCA ve LDA için öznitelik ölçeklendirmesi esastır. Farklı küresel bölgelerden toplanan verilerdeki ölçek farklılıklarını göz önünde bulundurun. Örneğin, para birimi değerleri veya sensör okumaları ülkeler veya sensör türleri arasında çok farklı ölçeklere sahip olabilir.
• Kültürel ve Bölgesel Nüanslar: Farklı kültürel bağlamlardan insan davranışı, demografi veya duygu içeren veri kümeleriyle çalışırken, özniteliklerin yorumlanması karmaşık olabilir. Bir bölgede oldukça öngörücü olan bir öznitelik, farklı toplumsal normlar, ekonomik koşullar veya veri toplama metodolojileri nedeniyle başka bir bölgede alakasız veya hatta yanıltıcı olabilir. Farklı popülasyonlar arasında öznitelik önemini değerlendirirken her zaman alan uzmanlığını göz önünde bulundurun.

Uygulanabilir İçgörüler:

• Basit Başlayın: Hızlı bir değerlendirme yapmak ve bariz gürültüyü ortadan kaldırmak için filtre yöntemleriyle (örneğin, Varyans Eşiği, istatistiksel testler) başlayın.
• Yineleyin ve Değerlendirin: Farklı yöntemlerle deneyler yapın ve bunların modelinizin performansı üzerindeki etkisini uygun metrikler ve çapraz doğrulama kullanarak değerlendirin.
• Görselleştirin: Verilerinizi daha düşük boyutlarda görselleştirmek için PCA veya t-SNE gibi teknikleri kullanın; bu, altta yatan yapıları ortaya çıkarabilir ve öznitelik seçim stratejinizi bilgilendirebilir.
• Alan Uzmanlığı Anahtardır: Özellikle karmaşık küresel verilerle uğraşırken özniteliklerin anlamını ve alaka düzeyini anlamak için alan uzmanlarıyla işbirliği yapın.
• Topluluk Yaklaşımlarını Değerlendirin: Birden fazla öznitelik seçimi tekniğini birleştirmek, bazen tek bir yönteme güvenmekten daha iyi sonuçlar verebilir.

Entegre İş Akışı için Scikit-learn'ün Pipeline'ı

Scikit-learn'ün Pipeline nesnesi, öznitelik seçimi/çıkarımı da dahil olmak üzere ön işleme adımlarını model eğitimiyle entegre etmek için son derece kullanışlıdır. Bu, öznitelik seçiminizin çapraz doğrulamanın her bir katmanında tutarlı bir şekilde yapılmasını sağlayarak veri sızıntısını önler ve daha güvenilir sonuçlar üretir. Bu, özellikle çeşitli küresel pazarlarda konuşlandırılacak modeller oluştururken kritik öneme sahiptir.

            
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
              
            
          

Pipeline kullanmak, ölçeklendirmeden öznitelik seçimine ve sınıflandırmaya kadar tüm sürecin tek bir varlık olarak ele alınmasını sağlar. Bu, özellikle modellerin farklı veri dağılımlarında tutarlı performansın anahtar olduğu küresel dağıtım için tasarlandığı durumlarda, sağlam model geliştirme için en iyi uygulamadır.

Sonuç

Öznitelik seçimi ve çıkarımı yoluyla boyut azaltma, verimli, sağlam ve yorumlanabilir makine öğrenmesi modelleri oluşturmada hayati bir adımdır. Scikit-learn, bu zorlukların üstesinden gelmek için kapsamlı bir araç seti sunarak dünya çapındaki veri bilimcilerini güçlendirir. Farklı metodolojileri — filtre, sarmalayıcı, gömülü yöntemler ve PCA ve LDA gibi öznitelik çıkarım teknikleri — anlayarak, özel veri setinize ve hedeflerinize uygun bilinçli kararlar verebilirsiniz.

Küresel kitlemiz için, dikkate alınması gerekenler sadece algoritmik seçimlerin ötesine uzanır. Veri kökenini, farklı bölgelerdeki öznitelik toplanmasıyla ortaya çıkan potansiyel yanlılıkları ve yerel paydaşların özel yorumlanabilirlik ihtiyaçlarını anlamak çok önemlidir. Scikit-learn'ün Pipeline gibi araçlarını kullanmak, çeşitli uluslararası bağlamlarda güvenilir yapay zeka çözümleri dağıtmak için gerekli olan yapılandırılmış ve tekrarlanabilir bir iş akışı sağlar.

Modern veri biliminin karmaşıklıklarında gezinirken, Scikit-learn'ün öznitelik seçimi yeteneklerinde uzmanlaşmak şüphesiz önemli bir varlık olacak ve kökeni ne olursa olsun verilerinizin tüm potansiyelini ortaya çıkarmanıza olanak tanıyacaktır.