BorutaPy特征选择库完全指南：从入门到精通-优快云博客

BorutaPy特征选择库完全指南：从入门到精通

【免费下载链接】boruta_py Python implementations of the Boruta all-relevant feature selection method. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/boruta_py

BorutaPy是一个Python实现的Boruta全相关特征选择方法，它基于随机森林算法，专门用于识别数据集中所有真正重要的特征变量。与传统的特征选择方法不同，BorutaPy旨在找到所有携带可用于预测信息的特征，而不仅仅是找到一个可能紧凑的特征子集。

项目概述与核心优势

BorutaPy项目采用简洁高效的Python包架构，主要文件包括：

boruta/boruta_py.py - 核心算法实现文件
setup.py - 一键安装配置脚本
README.md - 项目快速入门指南

该库的核心优势在于其"全相关"特征选择理念，相比其他"最小最优"方法，BorutaPy尝试找到所有对预测有贡献的因素，而不仅仅是在某种分类器上具有最小误差的最紧凑特征子集。

快速安装与部署

通过pip安装

pip install Boruta

通过conda安装

conda install -c conda-forge boruta_py

依赖环境

numpy >= 1.10.4
scikit-learn >= 0.17.1
scipy >= 0.17.0

核心功能与使用方法

基础特征选择示例

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from boruta import BorutaPy

# 加载数据集
X = pd.read_csv('boruta/examples/test_X.csv', index_col=0).values
y = pd.read_csv('boruta/examples/test_y.csv', header=None, index_col=0).values
y = y.ravel()

# 定义随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, class_weight='balanced', max_depth=5)

# 创建Boruta特征选择器
feat_selector = BorutaPy(rf, n_estimators='auto', verbose=2, random_state=1)

# 执行特征选择
feat_selector.fit(X, y)

# 查看选中的特征
print(feat_selector.support_)

# 查看特征排名
print(feat_selector.ranking_)

# 转换数据为选中的特征
X_filtered = feat_selector.transform(X)

关键参数详解

BorutaPy提供了丰富的参数配置选项：

estimator : 监督学习估计器必须具有'fit'方法并能返回feature_importances_属性。

n_estimators : int或string，默认=1000 如果为int，则设置所选集成方法中的估计器数量；如果为'auto'，则根据数据集大小自动确定。

perc : int，默认=100 使用用户定义的百分位数来选择比较影子特征和真实特征的阈值，而不是使用最大值。

alpha : float，默认=0.05 在两个校正步骤中拒绝校正p值的水平。

two_step : Boolean，默认=True 如果设置为False，则使用原始Boruta实现，仅进行Bonferroni校正。

max_iter : int，默认=100 执行的最大迭代次数。

算法改进与优化特性

百分位数阈值机制

原始方法使用影子特征的最大值作为阈值来决定哪些真实特征比影子特征表现更好，这可能过于严格。

通过perc参数，用户可以设置算法使用的影子特征重要性百分位数。默认值100相当于采用最大值，与R版本的Boruta相同，但可以适当放宽。

两步多重检验校正

该实现通过两步过程放宽了多重检验校正，而不是采用严格的单步Bonferroni校正。

第一步使用广泛使用的Benjamini Hochberg FDR进行校正，第二步针对在每次迭代中重复测试相同特征的情况应用Bonferroni校正。

自动树数量选择

将n_estimator设置为'auto'会根据正在调查的特征数量自动计算每次迭代中使用的树的数量。这样，当训练数据具有许多特征时使用更多树，当大多数特征已被拒绝时使用较少树。

高级配置与性能调优

自定义参数配置

# 高级参数配置示例
feat_selector = BorutaPy(
    estimator=rf,
    n_estimators='auto',
    perc=95,
    alpha=0.05,
    two_step=True,
    max_iter=100,
    random_state=42,
    verbose=1,
    early_stopping=True,
    n_iter_no_change=20
)

特征重要性历史分析

BorutaPy提供了importance_history_属性，记录每个特征在所有迭代中的重要性值，便于深入分析特征选择过程。

实际应用场景与最佳实践

处理大规模数据集

使用自动树数量选择功能
启用早停机制加速处理
配置合适的迭代次数

结果验证与稳定性测试

利用ranking_属性进行特征排序分析
通过support_和support_weak_属性识别确定和暂定特征

性能优化建议

强烈建议使用深度在3-7之间的修剪树，这能显著提高特征选择的准确性和效率。

项目架构与代码组织

BorutaPy项目采用模块化设计，主要组件包括：

核心算法类：BorutaPy类实现主要的特征选择逻辑
影子特征系统：通过添加和评估影子特征来确定重要性阈值
统计检验模块：实现多重假设检验校正

核心方法说明

fit(X, y)：使用提供的估计器拟合Boruta特征选择
transform(X, weak=False, return_df=False)：将输入X减少到Boruta选择的特征
fit_transform(X, y, weak=False, return_df=False)：拟合Boruta，然后将输入X减少到所选特征

技术特点与创新改进

相比R版本的改进

更快的运行时间：得益于scikit-learn的快速集成方法实现
类scikit-learn接口：可以像使用其他scikit学习器一样使用BorutaPy
模块化设计：可以使用任何集成方法：随机森林、额外树分类器，甚至是梯度提升树

特征选择流程

BorutaPy的特征选择过程包括以下关键步骤：

创建影子特征副本
训练随机森林并获取重要性分数
比较真实特征与影子特征的重要性
应用统计检验确定重要特征
重复迭代直到收敛

该实现通过精细的参数控制和优化的算法流程，为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大而灵活的特征选择工具，特别适用于需要理解数据生成现象的研究场景。

【免费下载链接】boruta_py Python implementations of the Boruta all-relevant feature selection method. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bo/boruta_py

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考