RFE遞歸特征消除特征排序
本文主要從股市數(shù)據(jù)變量的特征分布及特征重要性兩個(gè)角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過繪制圖表等方法分析特征本身對(duì)分布狀況或特征間相互關(guān)系。通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型方法分析出特種重要性排序，選出對(duì)結(jié)果貢獻(xiàn)較大對(duì)那幾個(gè)特征，這對(duì)后面建模對(duì)模型效果有著不可小覷對(duì)效果。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
df.info()特征構(gòu)造
df['H-L']=df['High']-df['Low'] df['O-C']=df['AdjClose']-df['Open'] df['3dayMA']=df['AdjClose'].shift(1).rolling(window=3).mean() df['10dayMA']=df['AdjClose'].shift(1).rolling(window=10).mean() df['30dayMA']=df['AdjClose'].shift(1).rolling(window=30).mean() df['Std_dev']=df['AdjClose'].rolling(5).std() df.dtypes
描述性統(tǒng)計(jì)
df.describe().T
缺失值分析
檢查缺失值
df.isnull().sum()
Open 0 High 0 Low 0 Close 0 Adj Close 0 Volume 0 H-L 0 O-C 0 3day MA 3 10day MA 10 30day MA 30 Std_dev 4 dtype: int64
缺失值可視化
這里使用Series的屬性plot直接繪制條形圖。df_missing_count=df.isnull().sum() #-1表示缺失數(shù)據(jù) #另一個(gè)不常見的設(shè)置畫布的方法 plt.rcParams['figure.figsize']=(15,8) df_missing_count.plot.bar() plt.show()
forcolumnindf: print("columnnuniqueNaN") print("{0:15}{1:6d}{2:6}".format( column,df[column].nunique(), (df[column]==-1).sum()))
column nunique NaN Open 1082 0 High 1083 0 Low 1025 0 Close 1098 0 Adj Close 1173 0 Volume 1250 0 H-L 357 0 O-C 1237 2 3day MA 1240 0 10day MA 1244 0 30day MA 1230 0 Std_dev 1252 0
特征間相關(guān)性分析
importseabornassns #一個(gè)設(shè)置色板的方法 #cmap=sns.diverging_palette(220,10, as_cmap=True) sns.heatmap(df.iloc[:df.shape[0]].corr() ,annot=True,cmap='Blues')
特征值分布
直方圖
columns_multi=[xforxinlist(df.columns)] df.hist(layout=(3,4),column=columns_multi) #一種不常用的調(diào)整畫布大小的方法 fig=plt.gcf() fig.set_size_inches(20,9)
密度圖
names=columns_multi df.plot(kind='density',subplots=True, layout=(3,4),sharex=False)
特征間的關(guān)系
函數(shù)可視化探索數(shù)據(jù)特征間的關(guān)系sns.pairplot(df,size=3, diag_kind="kde")
特征重要性
通過多種方式對(duì)特征重要性進(jìn)行評(píng)估，將每個(gè)特征的特征重要的得分取均值，最后以均值大小排序繪制特征重要性排序圖，直觀查看特征重要性。導(dǎo)入相關(guān)模塊
fromsklearn.feature_selectionimportRFE,RFECV,f_regression fromsklearn.linear_modelimport(LinearRegression,Ridge,Lasso，LarsCV) fromstability_selectionimportStabilitySelection,RandomizedLasso fromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifier fromsklearn.svmimportSVR
線性回歸系數(shù)大小排序
回歸系數(shù)(regression coefficient)在回歸方程中表示自變量對(duì)因變量影響大小的參數(shù)?；貧w系數(shù)越大表示對(duì)影響越大。創(chuàng)建排序函數(shù)
df=df.dropna() Y=df['AdjClose'].values X=df.values colnames=df.columns #定義字典來存儲(chǔ)的排名 ranks={} #創(chuàng)建函數(shù)，它將特征排名存儲(chǔ)到rank字典中 defranking(ranks,names,order=1): minmax=MinMaxScaler() ranks=minmax.fit_transform( order*np.array([ranks]).T).T[0] ranks=map(lambdax:round(x,2),ranks) res=dict(zip(names,ranks)) returnres
多個(gè)回歸模型系數(shù)排序
#使用線性回歸 lr=LinearRegression(normalize=True) lr.fit(X,Y) ranks["LinReg"]=ranking(np.abs(lr.coef_),colnames) #使用Ridge ridge=Ridge(alpha=7) ridge.fit(X,Y) ranks['Ridge']=ranking(np.abs(ridge.coef_),colnames) #使用Lasso lasso=Lasso(alpha=.05) lasso.fit(X,Y) ranks["Lasso"]=ranking(np.abs(lasso.coef_),colnames)
隨機(jī)森林特征重要性排序
隨機(jī)森林得到的特征重要性的原理是我們平時(shí)用的較頻繁的一種方法，無論是對(duì)分類型任務(wù)還是連續(xù)型任務(wù)，都有較好對(duì)效果。在隨機(jī)森林中某個(gè)特征X的重要性的計(jì)算方法如下：- 對(duì)于隨機(jī)森林中的每一顆決策樹， 使用相應(yīng)的OOB(袋外數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)來計(jì)算它的袋外數(shù)據(jù)誤差 ，記為.
- 隨機(jī)地對(duì)袋外數(shù)據(jù)OOB所有樣本的特征X加入噪聲干擾 (就可以隨機(jī)的改變樣本在特征X處的值)， 再次計(jì)算它的袋外數(shù)據(jù)誤差 ，記為.
- 假設(shè)隨機(jī)森林中有棵樹，那么對(duì)于特征X的重要性，之所以可以用這個(gè)表達(dá)式來作為相應(yīng)特征的重要性的度量值是因?yàn)椋喝艚o某個(gè)特征隨機(jī)加入噪聲之后，袋外的準(zhǔn)確率大幅度降低，則說明這個(gè)特征對(duì)于樣本的分類結(jié)果影響很大，也就是說它的重要程度比較高。
連續(xù)型特征重要性
對(duì)于連續(xù)型任務(wù)的特征重要性，可以使用回歸模型RandomForestRegressor中feature_importances_屬性。X_1=dataset[['Open','High','Low','Volume', 'Increase_Decrease','Buy_Sell_on_Open', 'Buy_Sell','Returns']] y_1=dataset['AdjClose'] #創(chuàng)建決策樹分類器對(duì)象 clf=RandomForestRegressor(random_state=0,n_jobs=-1) #訓(xùn)練模型 model=clf.fit(X_1,y_1) #計(jì)算特征重要性 importances=model.feature_importances_ #按降序排序特性的重要性 indices=np.argsort(importances)[::-1] #重新排列特性名稱，使它們與已排序的特性重要性相匹配 names=[dataset.columns[i]foriinindices] #創(chuàng)建畫布 plt.figure(figsize=(10,6)) #添加標(biāo)題 plt.title("FeatureImportance") #添加柱狀圖 plt.bar(range(X.shape[1]),importances[indices]) #為x軸添加特征名 plt.xticks(range(X.shape[1]),names,rotation=90)
分類型特征重要性
當(dāng)該任務(wù)是分類型，需要用分類型模型時(shí)，可以使用RandomForestClassifier中的feature_importances_屬性。X2=dataset[['Open','High','Low','AdjClose', 'Volume','Buy_Sell_on_Open', 'Buy_Sell','Returns']] y2=dataset['Increase_Decrease'] clf=RandomForestClassifier(random_state=0,n_jobs=-1) model=clf.fit(X2,y2) importances=model.feature_importances_ indices=np.argsort(importances)[::-1] names=[dataset.columns[i]foriinindices] plt.figure(figsize=(10,6)) plt.title("FeatureImportance") plt.bar(range(X2.shape[1]),importances[indices]) plt.xticks(range(X2.shape[1]),names,rotation=90) plt.show()
本案例中使用回歸模型
rf=RandomForestRegressor(n_jobs=-1,n_estimators=50,verbose=3) rf.fit(X,Y) ranks["RF"]=ranking(rf.feature_importances_,colnames); 下面介紹兩個(gè)頂層特征選擇算法，之所以叫做頂層，是因?yàn)樗麄兌际墙⒃诨谀Ｐ偷奶卣鬟x擇方法基礎(chǔ)之上的，例如回歸和SVM，在不同的子集上建立模型，然后匯總最終確定特征得分。
RandomizedLasso
RandomizedLasso的選擇穩(wěn)定性方法排序。 穩(wěn)定性選擇是一種基于二次抽樣和選擇算法相結(jié)合較新的方法，選擇算法可以是回歸、SVM或其他類似的方法。它的主要思想是在不同的數(shù)據(jù)子集和特征子集上運(yùn)行特征選擇算法，不斷的重復(fù)，最終匯總特征選擇結(jié)果，比如可以統(tǒng)計(jì)某個(gè)特征被認(rèn)為是重要特征的頻率（被選為重要特征的次數(shù)除以它所在的子集被測(cè)試的次數(shù)）。 理想情況下，重要特征的得分會(huì)接近100%。稍微弱一點(diǎn)的特征得分會(huì)是非0的數(shù)，而最無用的特征得分將會(huì)接近于0。lambda_grid=np.linspace(0.001,0.5,num=100) rlasso=RandomizedLasso(alpha=0.04) selector=StabilitySelection(base_estimator=rlasso,lambda_name='alpha', lambda_grid=lambda_grid,threshold=0.9,verbose=1) selector.fit(X,Y) #運(yùn)行隨機(jī)Lasso的選擇穩(wěn)定性方法 ranks["rlasso/Stability"]=ranking(np.abs(selector.stability_scores_.max(axis=1)),colnames) print('finished')
{'Open': 1.0, 'High': 1.0, 'Low': 0.76, 'Close': 1.0, 'Adj Close': 0.99, 'Volume': 0.0, 'H-L': 0.0, 'O-C': 1.0, '3day MA': 1.0, '10day MA': 0.27, '30day MA': 0.75, 'Std_dev': 0.0} finished
穩(wěn)定性得分可視化
fig,ax=plot_stability_path(selector) fig.set_size_inches(15,6) fig.show()
查看得分超過閾值的變量索引及其得分
#獲取所選特征的掩碼或整數(shù)索引 selected_variables=selector.get_support(indices=True) selected_scores=selector.stability_scores_.max(axis=1) print('Selectedvariablesare:') print('-----------------------') foridx,(variable,score)inenumerate( zip(selected_variables, selected_scores[selected_variables])): print('Variable%d:[%d], score%.3f'%(idx+1,variable,score))
Selected variables are: ----------------------- Variable 1: [0], score 1.000 Variable 2: [1], score 1.000 Variable 3: [3], score 1.000 Variable 4: [4], score 0.990 Variable 5: [7], score 1.000 Variable 6: [8], score 1.000
RFE遞歸特征消除特征排序
基于遞歸特征消除的特征排序。 給定一個(gè)給特征賦權(quán)的外部評(píng)估器(如線性模型的系數(shù))，遞歸特征消除(RFE)的目標(biāo)是通過遞歸地考慮越來越小的特征集來選擇特征。 主要思想是反復(fù)的構(gòu)建模型(如SVM或者回歸模型)然后選出最好的(或者最差的)的特征(可以根據(jù)系數(shù)來選)。- 首先，在初始特征集上訓(xùn)練評(píng)估器，并通過任何特定屬性或可調(diào)用屬性來獲得每個(gè)特征的重要性。
- 然后，從當(dāng)前的特征集合中剔除最不重要的特征。
- 這個(gè)過程在訓(xùn)練集上遞歸地重復(fù)，直到最終達(dá)到需要選擇的特征數(shù)。
sklearn.feature_selection.RFE(estimator, *,n_features_to_select=None, step=1,verbose=0, importance_getter='auto')
estimatorEstimator instance 一種帶有""擬合""方法的監(jiān)督學(xué)評(píng)估器，它提供關(guān)于特征重要性的信息(例如"coef_"、"feature_importances_")。n_features_to_selectint or float, default=None 要選擇的功能的數(shù)量。如果'None'，則選擇一半的特性。如果為整數(shù)，則該參數(shù)為要選擇的特征的絕對(duì)數(shù)量。如果浮點(diǎn)數(shù)在0和1之間，則表示要選擇的特征的分?jǐn)?shù)。stepint or float, default=1 如果大于或等于1，那么'step'對(duì)應(yīng)于每次迭代要?jiǎng)h除的(整數(shù))特征數(shù)。如果在(0.0,1.0)范圍內(nèi)，則'step'對(duì)應(yīng)于每次迭代中要?jiǎng)h除的特性的百分比(向下舍入)。verboseint, default=0 控制輸出的冗長。importance_getterstr or callable, default='auto' 如果是'auto'，則通過估計(jì)器的'coef_'或'feature_importances_'屬性使用特征重要性。
lr=LinearRegression(normalize=True) lr.fit(X,Y) #當(dāng)且僅當(dāng)剩下最后一個(gè)特性時(shí)停止搜索 rfe=RFE(lr,n_features_to_select=1,verbose=3) rfe.fit(X,Y) ranks["RFE"]=ranking(list(map(float,rfe.ranking_)), colnames,order=-1)
Fitting estimator with 12 features. ... Fitting estimator with 2 features.
RFECV
遞歸特征消除交叉驗(yàn)證。 Sklearn提供了RFE包，可以用于特征消除，還提供了RFECV，可以通過交叉驗(yàn)證來對(duì)的特征進(jìn)行排序。#實(shí)例化估計(jì)器和特征選擇器 svr_mod=SVR(kernel="linear") rfecv=RFECV(svr_mod,cv=5) #訓(xùn)練模型 rfecv.fit(X,Y) ranks["RFECV"]=ranking(list(map(float,rfecv.ranking_)),colnames,order=-1) #Printsupportandranking print(rfecv.support_) print(rfecv.ranking_) print(X.columns)
LarsCV
最小角度回歸模型(Least Angle Regression)交叉驗(yàn)證。#刪除第二步中不重要的特征 #X=X.drop('sex',axis=1) #實(shí)例化 larscv=LarsCV(cv=5,normalize=False) #訓(xùn)練模型 larscv.fit(X,Y) ranks["LarsCV"]=ranking(list(map(float,larscv.ranking_)),colnames,order=-1) #輸出r方和估計(jì)alpha值 print(larscv.score(X,Y)) print(larscv.alpha_) 以上是兩個(gè)交叉驗(yàn)證，在對(duì)特征重要性要求高時(shí)可以使用。因運(yùn)行時(shí)間有點(diǎn)長，這里大家可以自行運(yùn)行得到結(jié)果。
創(chuàng)建特征排序矩陣
創(chuàng)建一個(gè)空字典來存儲(chǔ)所有分?jǐn)?shù)，并求其平均值。r={} fornameincolnames: r[name]=round(np.mean([ranks[method][name] formethodinranks.keys()]),2) methods=sorted(ranks.keys()) ranks["Mean"]=r methods.append("Mean") print(" %s"%" ".join(methods)) fornameincolnames: print("%s %s"%(name," ".join(map(str, [ranks[method][name]formethodinmethods]))))
LassoLinRegRFRFERidgerlasso/StabilityMean Open1.01.00.020.910.471.00.73 High0.140.00.10.360.061.00.28 Low0.020.00.080.730.050.760.27 Close0.140.00.640.550.321.00.44 Adj Close0.021.01.00.821.00.990.8 Volume0.00.00.00.00.00.00.0 H-L0.00.00.00.450.010.00.08 O-C0.851.00.01.00.531.00.73 3day MA0.00.00.00.270.011.00.21 10day MA0.00.00.020.090.00.270.06 30day MA0.00.00.00.180.00.750.16 Std_dev0.00.00.00.640.010.00.11
繪制特征重要性排序圖
將平均得到創(chuàng)建DataFrame數(shù)據(jù)框，從高到低排序，并利用可視化方法將結(jié)果展示出。這樣就一目了然，每個(gè)特征重要性大小。meanplot=pd.DataFrame(list(r.items()),columns=['Feature','MeanRanking']) #排序 meanplot=meanplot.sort_values('MeanRanking',ascending=False) g=sns.factorplot(x="MeanRanking",y="Feature",data=meanplot,kind="bar", size=14,aspect=1.9,palette='coolwarm')
原文標(biāo)題：YYDS！使用 Python 全面分析股票數(shù)據(jù)特征
文章出處：【微信公眾號(hào)：Linux愛好者】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
審核編輯：彭菁
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