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1.随机森林在神经网络的应用 当使用随机森林进行特征选择时算法能够为每个特征提供一个重要性得分从而帮助识别对目标变量预测最具影响力的特征。这有助于简化模型并提高其泛化能力减少过拟合的风险并且可以加快模型训练和推理速度。通过剔除不重要的特征模型的复杂度降低同时保持了较高的预测准确性。 随机森林是一种集成学习算法利用多棵决策树对特征进行建模。由于其天然的并行化、抗过拟合的特性和对非线性关系的良好适应性随机森林在特征选择中显示出强大的效果。此外特征选择可以帮助理解数据并为进一步的特征工程提供指导有效地提高模型的预测性能。
通俗点讲就是用科学、合理的方法去除掉数据集中不需要的特征。常用在回归预测任务的数据集处理中也就是N个输入特征一个输出特征。
2.代码实现
这部分代码旨在准备 MATLAB 环境。它关闭了 MATLAB 的警告信息显示关闭所有之前打开的图形窗口清除了 MATLAB 工作区中的所有变量并清空命令窗口。
warning off % 关闭警告信息显示
close all % 关闭所有图形窗口
clear % 清除工作区变量
clc % 清空命令窗口这段代码使用 readtable 函数从名为 01.csv 的 CSV 文件中读取数据并将其存储在变量 data 中。如果数据文件不包含表头则需要使用 readmatrix 函数。
data readtable(01.csv); % 如果数据文件不包含表头请使用readmatrix函数这段代码将数据拆分为特征和目标变量。其中 X 存储假设前 2000 行数据的前 6 列是特征y 存储假设前 2000 行数据的最后一列是目标变量。
X data{1:2000, 1:6}; % 假设前6列是特征
y data{1:2000, 7}; % 假设最后一列是目标变量这部分使用 TreeBagger 函数构建了一个包含 100 棵树的随机森林回归模型并计算了袋外预测器的重要性。
ens TreeBagger(100, X, y, Method, regression, OOBPredictorImportance, on);在这个部分中计算了特征的重要性得分并将其进行了归一化处理。然后将其显示出来。
% 计算特征的重要性分数
featureImportance ens.OOBPermutedVarDeltaError;
disp(featureImportance)
normalizedFeatureImportance featureImportance / sum(featureImportance);
disp(normalizedFeatureImportance);这一部分可视化了特征重要性得分通过绘制条形图展示各个特征的重要性。
% 可视化特征重要性
bar(normalizedFeatureImportance);
xlabel(特征);
ylabel(重要性得分);
title(特征重要性);这部分代码对特征的重要性得分进行排序并选择了最重要的四个特征进行输出。同时重新设置了图表的横坐标使其显示最重要的特征名称。笔者的数据集格式为6个输入一个输出的风力发电机功率数据集
% 特征排序及输出
[sortedImportance, sortedIdx] sort(normalizedFeatureImportance, descend);
topFeatures sortedIdx(1:4); % 选择最重要的四个特征
topFeaturesNames {湿度, 真实风速, 气象台风速, 风向, 温度, 气压};
disp(最重要的特征是);
disp(topFeaturesNames(topFeatures));
xticks(1:length(topFeaturesNames));
xticklabels(topFeaturesNames); 3.运行结果 运行结果如下以笔者的风力发电机数据集为例 4.完整代码
%% 清空环境变量
warning off % 关闭警告信息显示
close all % 关闭所有图形窗口
clear % 清除工作区变量
clc % 清空命令窗口
% 读取CSV文件
data readtable(01.csv); % 如果数据文件不包含表头请使用readmatrix函数% 将数据拆分为特征和目标变量
X data{1:2000, 1:6}; % 假设前6列是特征
y data{1:2000, 7}; % 假设最后一列是目标变量ens TreeBagger(100, X, y, Method, regression, OOBPredictorImportance, on);% 计算特征的重要性分数
featureImportance ens.OOBPermutedVarDeltaError;
disp(featureImportance)
normalizedFeatureImportance featureImportance / sum(featureImportance);
disp(normalizedFeatureImportance);
% 可视化特征重要性
bar(normalizedFeatureImportance);
xlabel(特征);
ylabel(重要性得分);
title(特征重要性);% 根据得分排序特征
[sortedImportance, sortedIdx] sort(normalizedFeatureImportance, descend);
topFeatures sortedIdx(1:4); % 选择最重要的四个特征% 输出最重要的特征
topFeaturesNames {湿度, 真实风速, 气象台风速, 风向, 温度, 气压};
disp(最重要的特征是);
disp(topFeaturesNames(topFeatures));% 重新设置图表横坐标
xticklabels(topFeaturesNames);
