PermutationFeatureImportanceExtensions.PermutationFeatureImportance メソッド
定義
重要
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オーバーロード
PermutationFeatureImportance(MulticlassClassificationCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
多クラス分類の順列特徴の重要度 (PFI)。
public static System.Collections.Immutable.ImmutableDictionary<string,Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetricsStatistics> PermutationFeatureImportance (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog catalog, Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", bool useFeatureWeightFilter = false, int? numberOfExamplesToUse = default, int permutationCount = 1);static member PermutationFeatureImportance : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog * Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataView * string * bool * Nullable<int> * int -> System.Collections.Immutable.ImmutableDictionary<string, Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetricsStatistics><Extension()>
Public Function PermutationFeatureImportance (catalog As MulticlassClassificationCatalog, model As ITransformer, data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional useFeatureWeightFilter As Boolean = false, Optional numberOfExamplesToUse As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional permutationCount As Integer = 1) As ImmutableDictionary(Of String, MulticlassClassificationMetricsStatistics)パラメーター
- catalog
- MulticlassClassificationCatalog
多クラス分類カタログ。
- model
- ITransformer
特徴の重要度を評価するモデル。
- data
- IDataView
評価データ セット。
- labelColumnName
- String
ラベルの列名。 列のデータは次の値である KeyDataViewType必要があります。
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
特徴の重みを使用して、特徴を事前にフィルター処理します。
- permutationCount
- Int32
実行する順列の数。
戻り値
各機能を、スコアに対する機能ごとの "コントリビューション" にマッピングするディクショナリ。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.MulticlassClassification
{
public static class PermutationFeatureImportance
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext(seed: 1);
// Create sample data.
var samples = GenerateData();
// Load the sample data as an IDataView.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// Define a training pipeline that concatenates features into a vector,
// normalizes them, and then trains a linear model.
var featureColumns =
new string[] { nameof(Data.Feature1), nameof(Data.Feature2) };
var pipeline = mlContext.Transforms
.Concatenate("Features", featureColumns)
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers
.SdcaMaximumEntropy());
// Fit the pipeline to the data.
var model = pipeline.Fit(data);
// Transform the dataset.
var transformedData = model.Transform(data);
// Extract the predictor.
var linearPredictor = model.LastTransformer;
// Compute the permutation metrics for the linear model using the
// normalized data.
var permutationMetrics = mlContext.MulticlassClassification
.PermutationFeatureImportance(linearPredictor, transformedData,
permutationCount: 30);
// Now let's look at which features are most important to the model
// overall. Get the feature indices sorted by their impact on
// microaccuracy.
var sortedIndices = permutationMetrics
.Select((metrics, index) => new { index, metrics.MicroAccuracy })
.OrderByDescending(feature => Math.Abs(feature.MicroAccuracy.Mean))
.Select(feature => feature.index);
Console.WriteLine("Feature\tChange in MicroAccuracy\t95% Confidence in "
+ "the Mean Change in MicroAccuracy");
var microAccuracy = permutationMetrics.Select(x => x.MicroAccuracy)
.ToArray();
foreach (int i in sortedIndices)
{
Console.WriteLine("{0}\t{1:G4}\t{2:G4}",
featureColumns[i],
microAccuracy[i].Mean,
1.96 * microAccuracy[i].StandardError);
}
// Expected output:
//Feature Change in MicroAccuracy 95% Confidence in the Mean Change in MicroAccuracy
//Feature2 -0.1395 0.0006567
//Feature1 -0.05367 0.0006908
}
private class Data
{
public float Label { get; set; }
public float Feature1 { get; set; }
public float Feature2 { get; set; }
}
/// <summary>
/// Generate an enumerable of Data objects, creating the label as a simple
/// linear combination of the features.
/// </summary>
/// <param name="nExamples">The number of examples.</param>
/// <param name="bias">The bias, or offset, in the calculation of the
/// label.</param>
/// <param name="weight1">The weight to multiply the first feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="weight2">The weight to multiply the second feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="seed">The seed for generating feature values and label
/// noise.</param>
/// <returns>An enumerable of Data objects.</returns>
private static IEnumerable<Data> GenerateData(int nExamples = 10000,
double bias = 0, double weight1 = 1, double weight2 = 2, int seed = 1)
{
var rng = new Random(seed);
var max = bias + 4.5 * weight1 + 4.5 * weight2 + 0.5;
for (int i = 0; i < nExamples; i++)
{
var data = new Data
{
Feature1 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
Feature2 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
};
// Create a noisy label.
var value = (float)
(bias + weight1 * data.Feature1 + weight2 * data.Feature2 +
rng.NextDouble() - 0.5);
if (value < max / 3)
data.Label = 0;
else if (value < 2 * max / 3)
data.Label = 1;
else
data.Label = 2;
yield return data;
}
}
}
}
注釈
順列特徴の重要度 (PFI) は、トレーニング済みの機械学習モデルにおける特徴のグローバルな重要性を判断する手法です。 PFIは、彼のランダムフォレストの論文でブレイマンによって動機付けられたシンプルでありながら強力な技術です, セクション 10 (ブレイマン. "ランダム フォレスト" Machine Learning,2001.)PFI メソッドの利点は、モデルに依存しないことです。評価できる任意のモデルと連携し、トレーニング セットだけでなく任意のデータセットを使用して、特徴の重要度メトリックを計算できます。
PFI は、ラベル付きデータセットを取得し、特徴を選択し、すべての例でその特徴の値を並べ替えることで機能します。そのため、各例は特徴のランダムな値と、他のすべての特徴の元の値を持つようになります。 その後、この変更されたデータセットに対して評価メトリック (マイクロ精度など) が計算され、元のデータセットからの評価メトリックの変更が計算されます。 評価メトリックの変更が大きいほど、特徴はモデルにとってより重要になります。 PFI は、モデルのすべての特徴に対して順列分析を 1 つずつ実行することで機能します。
この実装では、PFI は各機能に対して可能なすべての多クラス分類評価メトリックの変更を計算し、オブジェクトの MulticlassClassificationMetrics 1 つがImmutableArray返されます。 これらの結果を使用してモデルの特徴の重要性を分析する例については、以下のサンプルを参照してください。
適用対象
PermutationFeatureImportance(RegressionCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
回帰の順列特徴の重要度 (PFI)。
public static System.Collections.Immutable.ImmutableDictionary<string,Microsoft.ML.Data.RegressionMetricsStatistics> PermutationFeatureImportance (this Microsoft.ML.RegressionCatalog catalog, Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", bool useFeatureWeightFilter = false, int? numberOfExamplesToUse = default, int permutationCount = 1);static member PermutationFeatureImportance : Microsoft.ML.RegressionCatalog * Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataView * string * bool * Nullable<int> * int -> System.Collections.Immutable.ImmutableDictionary<string, Microsoft.ML.Data.RegressionMetricsStatistics><Extension()>
Public Function PermutationFeatureImportance (catalog As RegressionCatalog, model As ITransformer, data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional useFeatureWeightFilter As Boolean = false, Optional numberOfExamplesToUse As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional permutationCount As Integer = 1) As ImmutableDictionary(Of String, RegressionMetricsStatistics)パラメーター
- catalog
- RegressionCatalog
回帰カタログ。
- model
- ITransformer
特徴の重要度を評価するモデル。
- data
- IDataView
評価データ セット。
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
特徴の重みを使用して、特徴を事前にフィルター処理します。
- permutationCount
- Int32
実行する順列の数。
戻り値
各機能を、スコアに対する機能ごとの "コントリビューション" にマッピングするディクショナリ。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.Regression
{
public static class PermutationFeatureImportance
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext(seed: 1);
// Create sample data.
var samples = GenerateData();
// Load the sample data as an IDataView.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// Define a training pipeline that concatenates features into a vector,
// normalizes them, and then trains a linear model.
var featureColumns = new string[] { nameof(Data.Feature1),
nameof(Data.Feature2) };
var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate(
"Features",
featureColumns)
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.Regression.Trainers.Ols());
// Fit the pipeline to the data.
var model = pipeline.Fit(data);
// Transform the dataset.
var transformedData = model.Transform(data);
// Extract the predictor.
var linearPredictor = model.LastTransformer;
// Compute the permutation metrics for the linear model using the
// normalized data.
var permutationMetrics = mlContext.Regression
.PermutationFeatureImportance(
linearPredictor, transformedData, permutationCount: 30);
// Now let's look at which features are most important to the model
// overall. Get the feature indices sorted by their impact on RMSE.
var sortedIndices = permutationMetrics
.Select((metrics, index) => new
{
index,
metrics.RootMeanSquaredError
})
.OrderByDescending(feature => Math.Abs(
feature.RootMeanSquaredError.Mean))
.Select(feature => feature.index);
Console.WriteLine("Feature\tModel Weight\tChange in RMSE\t95%" +
"Confidence in the Mean Change in RMSE");
var rmse = permutationMetrics.Select(x => x.RootMeanSquaredError)
.ToArray();
foreach (int i in sortedIndices)
{
Console.WriteLine("{0}\t{1:0.00}\t{2:G4}\t{3:G4}",
featureColumns[i],
linearPredictor.Model.Weights[i],
rmse[i].Mean,
1.96 * rmse[i].StandardError);
}
// Expected output:
// Feature Model Weight Change in RMSE 95% Confidence in the Mean Change in RMSE
// Feature2 9.00 4.009 0.008304
// Feature1 4.48 1.901 0.003351
}
private class Data
{
public float Label { get; set; }
public float Feature1 { get; set; }
public float Feature2 { get; set; }
}
/// <summary>
/// Generate an enumerable of Data objects, creating the label as a simple
/// linear combination of the features.
/// </summary>
/// <param name="nExamples">The number of examples.</param>
/// <param name="bias">The bias, or offset, in the calculation of the label.
/// </param>
/// <param name="weight1">The weight to multiply the first feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="weight2">The weight to multiply the second feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="seed">The seed for generating feature values and label
/// noise.</param>
/// <returns>An enumerable of Data objects.</returns>
private static IEnumerable<Data> GenerateData(int nExamples = 10000,
double bias = 0, double weight1 = 1, double weight2 = 2, int seed = 1)
{
var rng = new Random(seed);
for (int i = 0; i < nExamples; i++)
{
var data = new Data
{
Feature1 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
Feature2 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
};
// Create a noisy label.
data.Label = (float)(bias + weight1 * data.Feature1 + weight2 *
data.Feature2 + rng.NextDouble() - 0.5);
yield return data;
}
}
}
}
注釈
順列特徴の重要度 (PFI) は、トレーニング済みの機械学習モデルにおける特徴のグローバルな重要性を判断する手法です。 PFIは、彼のランダムフォレストの論文でブレイマンによって動機付けられたシンプルでありながら強力な技術です, セクション 10 (ブレイマン. "ランダム フォレスト" Machine Learning,2001.)PFI メソッドの利点は、モデルに依存しないことです。評価できる任意のモデルと連携し、トレーニング セットだけでなく任意のデータセットを使用して、特徴の重要度メトリックを計算できます。
PFI は、ラベル付きデータセットを取得し、特徴を選択し、すべての例でその特徴の値を並べ替えることで機能します。そのため、各例は特徴のランダムな値と、他のすべての特徴の元の値を持つようになります。 その後、この変更されたデータセットに対して評価メトリック (R 二乗など) が計算され、元のデータセットからの評価メトリックの変更が計算されます。 評価メトリックの変更が大きいほど、特徴はモデルにとってより重要になります。 PFI は、モデルのすべての特徴に対して順列分析を 1 つずつ実行することで機能します。
この実装では、PFI は各特徴について考えられるすべての回帰評価メトリックの変化を計算し、オブジェクトの RegressionMetrics 1 つがImmutableArray返されます。 これらの結果を使用してモデルの特徴の重要性を分析する例については、以下のサンプルを参照してください。
適用対象
PermutationFeatureImportance(RankingCatalog, ITransformer, IDataView, String, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
順位付けのための順列特徴の重要度 (PFI)。
public static System.Collections.Immutable.ImmutableDictionary<string,Microsoft.ML.Data.RankingMetricsStatistics> PermutationFeatureImportance (this Microsoft.ML.RankingCatalog catalog, Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", string rowGroupColumnName = "GroupId", bool useFeatureWeightFilter = false, int? numberOfExamplesToUse = default, int permutationCount = 1);static member PermutationFeatureImportance : Microsoft.ML.RankingCatalog * Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataView * string * string * bool * Nullable<int> * int -> System.Collections.Immutable.ImmutableDictionary<string, Microsoft.ML.Data.RankingMetricsStatistics><Extension()>
Public Function PermutationFeatureImportance (catalog As RankingCatalog, model As ITransformer, data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional rowGroupColumnName As String = "GroupId", Optional useFeatureWeightFilter As Boolean = false, Optional numberOfExamplesToUse As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional permutationCount As Integer = 1) As ImmutableDictionary(Of String, RankingMetricsStatistics)パラメーター
- catalog
- RankingCatalog
ランク付けカタログ。
- model
- ITransformer
特徴の重要度を評価するモデル。
- data
- IDataView
評価データ セット。
- labelColumnName
- String
ラベルの列名。 列のデータは次の値であるSingleKeyDataViewType必要があります。
- rowGroupColumnName
- String
GroupId 列名
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
特徴の重みを使用して、特徴を事前にフィルター処理します。
- permutationCount
- Int32
実行する順列の数。
戻り値
各機能を、スコアに対する機能ごとの "コントリビューション" にマッピングするディクショナリ。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.Ranking
{
public static class PermutationFeatureImportance
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext(seed: 1);
// Create sample data.
var samples = GenerateData();
// Load the sample data as an IDataView.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// Define a training pipeline that concatenates features into a vector,
// normalizes them, and then trains a linear model.
var featureColumns = new string[] { nameof(Data.Feature1), nameof(
Data.Feature2) };
var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features",
featureColumns)
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey(
"GroupId"))
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.Ranking.Trainers.FastTree());
// Fit the pipeline to the data.
var model = pipeline.Fit(data);
// Transform the dataset.
var transformedData = model.Transform(data);
// Extract the predictor.
var linearPredictor = model.LastTransformer;
// Compute the permutation metrics for the linear model using the
// normalized data.
var permutationMetrics = mlContext.Ranking.PermutationFeatureImportance(
linearPredictor, transformedData, permutationCount: 30);
// Now let's look at which features are most important to the model
// overall. Get the feature indices sorted by their impact on NDCG@1.
var sortedIndices = permutationMetrics.Select((metrics, index) => new
{
index,
metrics.NormalizedDiscountedCumulativeGains
})
.OrderByDescending(feature => Math.Abs(
feature.NormalizedDiscountedCumulativeGains[0].Mean))
.Select(feature => feature.index);
Console.WriteLine("Feature\tChange in NDCG@1\t95% Confidence in the" +
"Mean Change in NDCG@1");
var ndcg = permutationMetrics.Select(
x => x.NormalizedDiscountedCumulativeGains).ToArray();
foreach (int i in sortedIndices)
{
Console.WriteLine("{0}\t{1:G4}\t{2:G4}",
featureColumns[i],
ndcg[i][0].Mean,
1.96 * ndcg[i][0].StandardError);
}
// Expected output:
// Feature Change in NDCG@1 95% Confidence in the Mean Change in NDCG@1
// Feature2 -0.2421 0.001748
// Feature1 -0.0513 0.001184
}
private class Data
{
public float Label { get; set; }
public int GroupId { get; set; }
public float Feature1 { get; set; }
public float Feature2 { get; set; }
}
/// <summary>
/// Generate an enumerable of Data objects, creating the label as a simple
/// linear combination of the features.
/// </summary>
///
/// <param name="nExamples">The number of examples.</param>
///
/// <param name="bias">The bias, or offset, in the calculation of the label.
/// </param>
///
/// <param name="weight1">The weight to multiply the first feature with to
/// compute the label.</param>
///
/// <param name="weight2">The weight to multiply the second feature with to
/// compute the label.</param>
///
/// <param name="seed">The seed for generating feature values and label
/// noise.</param>
///
/// <returns>An enumerable of Data objects.</returns>
private static IEnumerable<Data> GenerateData(int nExamples = 10000,
double bias = 0, double weight1 = 1, double weight2 = 2, int seed = 1,
int groupSize = 5)
{
var rng = new Random(seed);
var max = bias + 4.5 * weight1 + 4.5 * weight2 + 0.5;
for (int i = 0; i < nExamples; i++)
{
var data = new Data
{
GroupId = i / groupSize,
Feature1 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
Feature2 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
};
// Create a noisy label.
var value = (float)(bias + weight1 * data.Feature1 + weight2 *
data.Feature2 + rng.NextDouble() - 0.5);
if (value < max / 3)
data.Label = 0;
else if (value < 2 * max / 3)
data.Label = 1;
else
data.Label = 2;
yield return data;
}
}
}
}
注釈
順列特徴の重要度 (PFI) は、トレーニング済みの機械学習モデルにおける特徴のグローバルな重要性を判断する手法です。 PFIは、彼のランダムフォレストの論文でブレイマンによって動機付けられたシンプルでありながら強力な技術です, セクション 10 (ブレイマン. "ランダム フォレスト" Machine Learning,2001.)PFI メソッドの利点は、モデルに依存しないことです。評価できる任意のモデルと連携し、トレーニング セットだけでなく任意のデータセットを使用して、特徴の重要度メトリックを計算できます。
PFI は、ラベル付きデータセットを取得し、特徴を選択し、すべての例でその特徴の値を並べ替えることで機能します。そのため、各例は特徴のランダムな値と、他のすべての特徴の元の値を持つようになります。 その後、この変更されたデータセットに対して評価メトリック (NDCG など) が計算され、元のデータセットからの評価メトリックの変更が計算されます。 評価メトリックの変更が大きいほど、特徴はモデルにとってより重要になります。 PFI は、モデルのすべての特徴に対して順列分析を 1 つずつ実行することで機能します。
この実装では、PFI は各機能に対して可能なすべてのランク付け評価メトリックの変更を計算し、オブジェクトの RankingMetrics 1 つがImmutableArray返されます。 これらの結果を使用してモデルの特徴の重要性を分析する例については、以下のサンプルを参照してください。
適用対象
PermutationFeatureImportance<TModel>(BinaryClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
二項分類の順列特徴の重要度 (PFI)。
public static System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.BinaryClassificationMetricsStatistics> PermutationFeatureImportance<TModel> (this Microsoft.ML.BinaryClassificationCatalog catalog, Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> predictionTransformer, Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", bool useFeatureWeightFilter = false, int? numberOfExamplesToUse = default, int permutationCount = 1) where TModel : class;static member PermutationFeatureImportance : Microsoft.ML.BinaryClassificationCatalog * Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> * Microsoft.ML.IDataView * string * bool * Nullable<int> * int -> System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.BinaryClassificationMetricsStatistics> (requires 'Model : null)<Extension()>
Public Function PermutationFeatureImportance(Of TModel As Class) (catalog As BinaryClassificationCatalog, predictionTransformer As ISingleFeaturePredictionTransformer(Of TModel), data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional useFeatureWeightFilter As Boolean = false, Optional numberOfExamplesToUse As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional permutationCount As Integer = 1) As ImmutableArray(Of BinaryClassificationMetricsStatistics)型パラメーター
- TModel
パラメーター
- catalog
- BinaryClassificationCatalog
二項分類カタログ。
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
特徴の重要度を評価するモデル。
- data
- IDataView
評価データ セット。
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
特徴の重みを使用して、特徴を事前にフィルター処理します。
- permutationCount
- Int32
実行する順列の数。
戻り値
スコアに対する特徴ごとの "貢献" の配列。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.BinaryClassification
{
public static class PermutationFeatureImportance
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext(seed: 1);
// Create sample data.
var samples = GenerateData();
// Load the sample data as an IDataView.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// Define a training pipeline that concatenates features into a vector,
// normalizes them, and then trains a linear model.
var featureColumns =
new string[] { nameof(Data.Feature1), nameof(Data.Feature2) };
var pipeline = mlContext.Transforms
.Concatenate("Features", featureColumns)
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers
.SdcaLogisticRegression());
// Fit the pipeline to the data.
var model = pipeline.Fit(data);
// Transform the dataset.
var transformedData = model.Transform(data);
// Extract the predictor.
var linearPredictor = model.LastTransformer;
// Compute the permutation metrics for the linear model using the
// normalized data.
var permutationMetrics = mlContext.BinaryClassification
.PermutationFeatureImportance(linearPredictor, transformedData,
permutationCount: 30);
// Now let's look at which features are most important to the model
// overall. Get the feature indices sorted by their impact on AUC.
var sortedIndices = permutationMetrics
.Select((metrics, index) => new { index, metrics.AreaUnderRocCurve })
.OrderByDescending(
feature => Math.Abs(feature.AreaUnderRocCurve.Mean))
.Select(feature => feature.index);
Console.WriteLine("Feature\tModel Weight\tChange in AUC"
+ "\t95% Confidence in the Mean Change in AUC");
var auc = permutationMetrics.Select(x => x.AreaUnderRocCurve).ToArray();
foreach (int i in sortedIndices)
{
Console.WriteLine("{0}\t{1:0.00}\t{2:G4}\t{3:G4}",
featureColumns[i],
linearPredictor.Model.SubModel.Weights[i],
auc[i].Mean,
1.96 * auc[i].StandardError);
}
// Expected output:
// Feature Model Weight Change in AUC 95% Confidence in the Mean Change in AUC
// Feature2 35.15 -0.387 0.002015
// Feature1 17.94 -0.1514 0.0008963
}
private class Data
{
public bool Label { get; set; }
public float Feature1 { get; set; }
public float Feature2 { get; set; }
}
/// <summary>
/// Generate an enumerable of Data objects, creating the label as a simple
/// linear combination of the features.
/// </summary>
/// <param name="nExamples">The number of examples.</param>
/// <param name="bias">The bias, or offset, in the calculation of the label.
/// </param>
/// <param name="weight1">The weight to multiply the first feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="weight2">The weight to multiply the second feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="seed">The seed for generating feature values and label
/// noise.</param>
/// <returns>An enumerable of Data objects.</returns>
private static IEnumerable<Data> GenerateData(int nExamples = 10000,
double bias = 0, double weight1 = 1, double weight2 = 2, int seed = 1)
{
var rng = new Random(seed);
for (int i = 0; i < nExamples; i++)
{
var data = new Data
{
Feature1 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
Feature2 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
};
// Create a noisy label.
var value = (float)(bias + weight1 * data.Feature1 + weight2 *
data.Feature2 + rng.NextDouble() - 0.5);
data.Label = Sigmoid(value) > 0.5;
yield return data;
}
}
private static double Sigmoid(double x) => 1.0 / (1.0 + Math.Exp(-1 * x));
}
}
注釈
順列特徴の重要度 (PFI) は、トレーニング済みの機械学習モデルにおける特徴のグローバルな重要性を判断する手法です。 PFIは、彼のランダムフォレストの論文でブレイマンによって動機付けられたシンプルでありながら強力な技術です, セクション 10 (ブレイマン. "ランダム フォレスト" Machine Learning,2001.)PFI メソッドの利点は、モデルに依存しないことです。評価できる任意のモデルと連携し、トレーニング セットだけでなく任意のデータセットを使用して、特徴の重要度メトリックを計算できます。
PFI は、ラベル付きデータセットを取得し、特徴を選択し、すべての例でその特徴の値を並べ替えることで機能します。そのため、各例は特徴のランダムな値と、他のすべての特徴の元の値を持つようになります。 その後、この変更されたデータセットに対して評価メトリック (AUC など) が計算され、元のデータセットからの評価メトリックの変更が計算されます。 評価メトリックの変更が大きいほど、特徴はモデルにとってより重要になります。 PFI は、モデルのすべての特徴に対して順列分析を 1 つずつ実行することで機能します。
この実装では、PFI は各機能に対して考えられるすべてのバイナリ分類評価メトリックの変更を計算し、オブジェクトの BinaryClassificationMetrics 1 つがImmutableArray返されます。 これらの結果を使用してモデルの特徴の重要性を分析する例については、以下のサンプルを参照してください。
適用対象
PermutationFeatureImportance<TModel>(MulticlassClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
多クラス分類の順列特徴量の重要度 (PFI)。
public static System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetricsStatistics> PermutationFeatureImportance<TModel> (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog catalog, Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> predictionTransformer, Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", bool useFeatureWeightFilter = false, int? numberOfExamplesToUse = default, int permutationCount = 1) where TModel : class;static member PermutationFeatureImportance : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog * Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> * Microsoft.ML.IDataView * string * bool * Nullable<int> * int -> System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.MulticlassClassificationMetricsStatistics> (requires 'Model : null)<Extension()>
Public Function PermutationFeatureImportance(Of TModel As Class) (catalog As MulticlassClassificationCatalog, predictionTransformer As ISingleFeaturePredictionTransformer(Of TModel), data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional useFeatureWeightFilter As Boolean = false, Optional numberOfExamplesToUse As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional permutationCount As Integer = 1) As ImmutableArray(Of MulticlassClassificationMetricsStatistics)型パラメーター
- TModel
パラメーター
- catalog
- MulticlassClassificationCatalog
多クラス分類カタログ。
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
特徴の重要度を評価するモデル。
- data
- IDataView
評価データ セット。
- labelColumnName
- String
ラベルの列名。 列のデータは次の値である KeyDataViewType必要があります。
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
特徴の重みを使用して、特徴を事前にフィルター処理します。
- permutationCount
- Int32
実行する順列の数。
戻り値
スコアに対する機能ごとの "貢献" の配列。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.MulticlassClassification
{
public static class PermutationFeatureImportance
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext(seed: 1);
// Create sample data.
var samples = GenerateData();
// Load the sample data as an IDataView.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// Define a training pipeline that concatenates features into a vector,
// normalizes them, and then trains a linear model.
var featureColumns =
new string[] { nameof(Data.Feature1), nameof(Data.Feature2) };
var pipeline = mlContext.Transforms
.Concatenate("Features", featureColumns)
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.MulticlassClassification.Trainers
.SdcaMaximumEntropy());
// Fit the pipeline to the data.
var model = pipeline.Fit(data);
// Transform the dataset.
var transformedData = model.Transform(data);
// Extract the predictor.
var linearPredictor = model.LastTransformer;
// Compute the permutation metrics for the linear model using the
// normalized data.
var permutationMetrics = mlContext.MulticlassClassification
.PermutationFeatureImportance(linearPredictor, transformedData,
permutationCount: 30);
// Now let's look at which features are most important to the model
// overall. Get the feature indices sorted by their impact on
// microaccuracy.
var sortedIndices = permutationMetrics
.Select((metrics, index) => new { index, metrics.MicroAccuracy })
.OrderByDescending(feature => Math.Abs(feature.MicroAccuracy.Mean))
.Select(feature => feature.index);
Console.WriteLine("Feature\tChange in MicroAccuracy\t95% Confidence in "
+ "the Mean Change in MicroAccuracy");
var microAccuracy = permutationMetrics.Select(x => x.MicroAccuracy)
.ToArray();
foreach (int i in sortedIndices)
{
Console.WriteLine("{0}\t{1:G4}\t{2:G4}",
featureColumns[i],
microAccuracy[i].Mean,
1.96 * microAccuracy[i].StandardError);
}
// Expected output:
//Feature Change in MicroAccuracy 95% Confidence in the Mean Change in MicroAccuracy
//Feature2 -0.1395 0.0006567
//Feature1 -0.05367 0.0006908
}
private class Data
{
public float Label { get; set; }
public float Feature1 { get; set; }
public float Feature2 { get; set; }
}
/// <summary>
/// Generate an enumerable of Data objects, creating the label as a simple
/// linear combination of the features.
/// </summary>
/// <param name="nExamples">The number of examples.</param>
/// <param name="bias">The bias, or offset, in the calculation of the
/// label.</param>
/// <param name="weight1">The weight to multiply the first feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="weight2">The weight to multiply the second feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="seed">The seed for generating feature values and label
/// noise.</param>
/// <returns>An enumerable of Data objects.</returns>
private static IEnumerable<Data> GenerateData(int nExamples = 10000,
double bias = 0, double weight1 = 1, double weight2 = 2, int seed = 1)
{
var rng = new Random(seed);
var max = bias + 4.5 * weight1 + 4.5 * weight2 + 0.5;
for (int i = 0; i < nExamples; i++)
{
var data = new Data
{
Feature1 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
Feature2 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
};
// Create a noisy label.
var value = (float)
(bias + weight1 * data.Feature1 + weight2 * data.Feature2 +
rng.NextDouble() - 0.5);
if (value < max / 3)
data.Label = 0;
else if (value < 2 * max / 3)
data.Label = 1;
else
data.Label = 2;
yield return data;
}
}
}
}
注釈
順列特徴量の重要度 (PFI) は、トレーニング済みの機械学習モデルにおける特徴のグローバルな重要性を判断する手法です。 PFIは、彼のランダムな森の論文でブレイマンによって動機付けられたシンプルでありながら強力な技術です, セクション 10 (Breiman. "ランダム フォレスト" Machine Learning、2001 年)。PFI メソッドの利点は、モデルに依存しないことです。評価できる任意のモデルで動作し、トレーニング セットだけでなく任意のデータセットを使用して特徴の重要度メトリックを計算できます。
PFI は、ラベル付きデータセットを取得し、特徴を選択し、すべての例でその機能の値を並べ替えることで機能します。これにより、各例に特徴のランダムな値と、他のすべてのフィーチャの元の値が与えられます。 その後、この変更されたデータセットに対して評価メトリック (マイクロ精度など) が計算され、元のデータセットからの評価メトリックの変更が計算されます。 評価メトリックの変化が大きいほど、特徴がモデルにとってより重要になります。 PFI は、モデルのすべての特徴に対してこの順列分析を 1 つずつ実行することで機能します。
この実装では、PFI は各特徴に対して可能なすべての多クラス分類評価メトリックの変更を計算し、オブジェクトの MulticlassClassificationMetrics 1 つがImmutableArray返されます。 これらの結果を使用してモデルの特徴量の重要度を分析する例については、以下のサンプルを参照してください。
適用対象
PermutationFeatureImportance<TModel>(RegressionCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
回帰の順列特徴量の重要度 (PFI)。
public static System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.RegressionMetricsStatistics> PermutationFeatureImportance<TModel> (this Microsoft.ML.RegressionCatalog catalog, Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> predictionTransformer, Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", bool useFeatureWeightFilter = false, int? numberOfExamplesToUse = default, int permutationCount = 1) where TModel : class;static member PermutationFeatureImportance : Microsoft.ML.RegressionCatalog * Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> * Microsoft.ML.IDataView * string * bool * Nullable<int> * int -> System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.RegressionMetricsStatistics> (requires 'Model : null)<Extension()>
Public Function PermutationFeatureImportance(Of TModel As Class) (catalog As RegressionCatalog, predictionTransformer As ISingleFeaturePredictionTransformer(Of TModel), data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional useFeatureWeightFilter As Boolean = false, Optional numberOfExamplesToUse As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional permutationCount As Integer = 1) As ImmutableArray(Of RegressionMetricsStatistics)型パラメーター
- TModel
パラメーター
- catalog
- RegressionCatalog
回帰カタログ。
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
特徴量の重要度を評価するモデル。
- data
- IDataView
評価データ セット。
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
フィーチャの重みを使用して、フィーチャを事前にフィルター処理します。
- permutationCount
- Int32
実行する順列の数。
戻り値
スコアに対する機能ごとの "貢献" の配列。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.Regression
{
public static class PermutationFeatureImportance
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext(seed: 1);
// Create sample data.
var samples = GenerateData();
// Load the sample data as an IDataView.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// Define a training pipeline that concatenates features into a vector,
// normalizes them, and then trains a linear model.
var featureColumns = new string[] { nameof(Data.Feature1),
nameof(Data.Feature2) };
var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate(
"Features",
featureColumns)
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.Regression.Trainers.Ols());
// Fit the pipeline to the data.
var model = pipeline.Fit(data);
// Transform the dataset.
var transformedData = model.Transform(data);
// Extract the predictor.
var linearPredictor = model.LastTransformer;
// Compute the permutation metrics for the linear model using the
// normalized data.
var permutationMetrics = mlContext.Regression
.PermutationFeatureImportance(
linearPredictor, transformedData, permutationCount: 30);
// Now let's look at which features are most important to the model
// overall. Get the feature indices sorted by their impact on RMSE.
var sortedIndices = permutationMetrics
.Select((metrics, index) => new
{
index,
metrics.RootMeanSquaredError
})
.OrderByDescending(feature => Math.Abs(
feature.RootMeanSquaredError.Mean))
.Select(feature => feature.index);
Console.WriteLine("Feature\tModel Weight\tChange in RMSE\t95%" +
"Confidence in the Mean Change in RMSE");
var rmse = permutationMetrics.Select(x => x.RootMeanSquaredError)
.ToArray();
foreach (int i in sortedIndices)
{
Console.WriteLine("{0}\t{1:0.00}\t{2:G4}\t{3:G4}",
featureColumns[i],
linearPredictor.Model.Weights[i],
rmse[i].Mean,
1.96 * rmse[i].StandardError);
}
// Expected output:
// Feature Model Weight Change in RMSE 95% Confidence in the Mean Change in RMSE
// Feature2 9.00 4.009 0.008304
// Feature1 4.48 1.901 0.003351
}
private class Data
{
public float Label { get; set; }
public float Feature1 { get; set; }
public float Feature2 { get; set; }
}
/// <summary>
/// Generate an enumerable of Data objects, creating the label as a simple
/// linear combination of the features.
/// </summary>
/// <param name="nExamples">The number of examples.</param>
/// <param name="bias">The bias, or offset, in the calculation of the label.
/// </param>
/// <param name="weight1">The weight to multiply the first feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="weight2">The weight to multiply the second feature with to
/// compute the label.</param>
/// <param name="seed">The seed for generating feature values and label
/// noise.</param>
/// <returns>An enumerable of Data objects.</returns>
private static IEnumerable<Data> GenerateData(int nExamples = 10000,
double bias = 0, double weight1 = 1, double weight2 = 2, int seed = 1)
{
var rng = new Random(seed);
for (int i = 0; i < nExamples; i++)
{
var data = new Data
{
Feature1 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
Feature2 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
};
// Create a noisy label.
data.Label = (float)(bias + weight1 * data.Feature1 + weight2 *
data.Feature2 + rng.NextDouble() - 0.5);
yield return data;
}
}
}
}
注釈
順列特徴量の重要度 (PFI) は、トレーニング済みの機械学習モデルにおける特徴のグローバルな重要性を判断する手法です。 PFIは、彼のランダムな森の論文でブレイマンによって動機付けられたシンプルでありながら強力な技術です, セクション 10 (Breiman. "ランダム フォレスト" Machine Learning、2001 年)。PFI メソッドの利点は、モデルに依存しないことです。評価できる任意のモデルで動作し、トレーニング セットだけでなく任意のデータセットを使用して特徴の重要度メトリックを計算できます。
PFI は、ラベル付きデータセットを取得し、特徴を選択し、すべての例でその機能の値を並べ替えることで機能します。これにより、各例に特徴のランダムな値と、他のすべてのフィーチャの元の値が与えられます。 その後、この変更されたデータセットに対して評価メトリック (R-2 乗など) が計算され、元のデータセットからの評価メトリックの変更が計算されます。 評価メトリックの変化が大きいほど、特徴がモデルにとってより重要になります。 PFI は、モデルのすべての特徴に対してこの順列分析を 1 つずつ実行することで機能します。
この実装では、PFI は各特徴について考えられるすべての回帰評価メトリックの変化を計算し、オブジェクトの RegressionMetrics 1 つがImmutableArray返されます。 これらの結果を使用してモデルの特徴量の重要度を分析する例については、以下のサンプルを参照してください。
適用対象
PermutationFeatureImportance<TModel>(RankingCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
順位付けの順列特徴量の重要度 (PFI)。
public static System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.RankingMetricsStatistics> PermutationFeatureImportance<TModel> (this Microsoft.ML.RankingCatalog catalog, Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> predictionTransformer, Microsoft.ML.IDataView data, string labelColumnName = "Label", string rowGroupColumnName = "GroupId", bool useFeatureWeightFilter = false, int? numberOfExamplesToUse = default, int permutationCount = 1) where TModel : class;static member PermutationFeatureImportance : Microsoft.ML.RankingCatalog * Microsoft.ML.ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model (requires 'Model : null)> * Microsoft.ML.IDataView * string * string * bool * Nullable<int> * int -> System.Collections.Immutable.ImmutableArray<Microsoft.ML.Data.RankingMetricsStatistics> (requires 'Model : null)<Extension()>
Public Function PermutationFeatureImportance(Of TModel As Class) (catalog As RankingCatalog, predictionTransformer As ISingleFeaturePredictionTransformer(Of TModel), data As IDataView, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional rowGroupColumnName As String = "GroupId", Optional useFeatureWeightFilter As Boolean = false, Optional numberOfExamplesToUse As Nullable(Of Integer) = Nothing, Optional permutationCount As Integer = 1) As ImmutableArray(Of RankingMetricsStatistics)型パラメーター
- TModel
パラメーター
- catalog
- RankingCatalog
ランク付けカタログ。
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
特徴量の重要度を評価するモデル。
- data
- IDataView
評価データ セット。
- labelColumnName
- String
ラベルの列名。 列データは次の値であるSingleKeyDataViewType必要があります。
- rowGroupColumnName
- String
GroupId 列名
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
フィーチャの重みを使用して、フィーチャを事前にフィルター処理します。
- permutationCount
- Int32
実行する順列の数。
戻り値
スコアに対する機能ごとの "貢献" の配列。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.Trainers.Ranking
{
public static class PermutationFeatureImportance
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext(seed: 1);
// Create sample data.
var samples = GenerateData();
// Load the sample data as an IDataView.
var data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(samples);
// Define a training pipeline that concatenates features into a vector,
// normalizes them, and then trains a linear model.
var featureColumns = new string[] { nameof(Data.Feature1), nameof(
Data.Feature2) };
var pipeline = mlContext.Transforms.Concatenate("Features",
featureColumns)
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label"))
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey(
"GroupId"))
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.Ranking.Trainers.FastTree());
// Fit the pipeline to the data.
var model = pipeline.Fit(data);
// Transform the dataset.
var transformedData = model.Transform(data);
// Extract the predictor.
var linearPredictor = model.LastTransformer;
// Compute the permutation metrics for the linear model using the
// normalized data.
var permutationMetrics = mlContext.Ranking.PermutationFeatureImportance(
linearPredictor, transformedData, permutationCount: 30);
// Now let's look at which features are most important to the model
// overall. Get the feature indices sorted by their impact on NDCG@1.
var sortedIndices = permutationMetrics.Select((metrics, index) => new
{
index,
metrics.NormalizedDiscountedCumulativeGains
})
.OrderByDescending(feature => Math.Abs(
feature.NormalizedDiscountedCumulativeGains[0].Mean))
.Select(feature => feature.index);
Console.WriteLine("Feature\tChange in NDCG@1\t95% Confidence in the" +
"Mean Change in NDCG@1");
var ndcg = permutationMetrics.Select(
x => x.NormalizedDiscountedCumulativeGains).ToArray();
foreach (int i in sortedIndices)
{
Console.WriteLine("{0}\t{1:G4}\t{2:G4}",
featureColumns[i],
ndcg[i][0].Mean,
1.96 * ndcg[i][0].StandardError);
}
// Expected output:
// Feature Change in NDCG@1 95% Confidence in the Mean Change in NDCG@1
// Feature2 -0.2421 0.001748
// Feature1 -0.0513 0.001184
}
private class Data
{
public float Label { get; set; }
public int GroupId { get; set; }
public float Feature1 { get; set; }
public float Feature2 { get; set; }
}
/// <summary>
/// Generate an enumerable of Data objects, creating the label as a simple
/// linear combination of the features.
/// </summary>
///
/// <param name="nExamples">The number of examples.</param>
///
/// <param name="bias">The bias, or offset, in the calculation of the label.
/// </param>
///
/// <param name="weight1">The weight to multiply the first feature with to
/// compute the label.</param>
///
/// <param name="weight2">The weight to multiply the second feature with to
/// compute the label.</param>
///
/// <param name="seed">The seed for generating feature values and label
/// noise.</param>
///
/// <returns>An enumerable of Data objects.</returns>
private static IEnumerable<Data> GenerateData(int nExamples = 10000,
double bias = 0, double weight1 = 1, double weight2 = 2, int seed = 1,
int groupSize = 5)
{
var rng = new Random(seed);
var max = bias + 4.5 * weight1 + 4.5 * weight2 + 0.5;
for (int i = 0; i < nExamples; i++)
{
var data = new Data
{
GroupId = i / groupSize,
Feature1 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
Feature2 = (float)(rng.Next(10) * (rng.NextDouble() - 0.5)),
};
// Create a noisy label.
var value = (float)(bias + weight1 * data.Feature1 + weight2 *
data.Feature2 + rng.NextDouble() - 0.5);
if (value < max / 3)
data.Label = 0;
else if (value < 2 * max / 3)
data.Label = 1;
else
data.Label = 2;
yield return data;
}
}
}
}
注釈
順列特徴量の重要度 (PFI) は、トレーニング済みの機械学習モデルにおける特徴のグローバルな重要性を判断する手法です。 PFIは、彼のランダムな森の論文でブレイマンによって動機付けられたシンプルでありながら強力な技術です, セクション 10 (Breiman. "ランダム フォレスト" Machine Learning、2001 年)。PFI メソッドの利点は、モデルに依存しないことです。評価できる任意のモデルで動作し、トレーニング セットだけでなく任意のデータセットを使用して特徴の重要度メトリックを計算できます。
PFI は、ラベル付きデータセットを取得し、特徴を選択し、すべての例でその機能の値を並べ替えることで機能します。これにより、各例に特徴のランダムな値と、他のすべてのフィーチャの元の値が与えられます。 その後、この変更されたデータセットに対して評価メトリック (NDCG など) が計算され、元のデータセットからの評価メトリックの変更が計算されます。 評価メトリックの変化が大きいほど、特徴がモデルにとってより重要になります。 PFI は、モデルのすべての特徴に対してこの順列分析を 1 つずつ実行することで機能します。
この実装では、PFI は各機能に対して可能なすべてのランク付け評価メトリックの変更を計算し、オブジェクトの RankingMetrics 1 つがImmutableArray返されます。 これらの結果を使用してモデルの特徴量の重要度を分析する例については、以下のサンプルを参照してください。
適用対象
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