PermutationFeatureImportanceExtensions.PermutationFeatureImportance Método
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PermutationFeatureImportance(MulticlassClassificationCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
PFI (Importância do Recurso de Permutação) para MulticlassClassificação.
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)Parâmetros
- catalog
- MulticlassClassificationCatalog
O catálogo de classificação multiclasse.
- model
- ITransformer
O modelo no qual avaliar a importância do recurso.
- data
- IDataView
O conjunto de dados de avaliação.
- labelColumnName
- String
Nome da coluna de rótulo. Os dados da coluna devem ser KeyDataViewType.
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
Use o peso dos recursos para pré-filtrar recursos.
Limite o número de exemplos a serem avaliados. significa que até ~2 exemplos de bln serão usados.
- permutationCount
- Int32
O número de permutações a serem executadas.
Retornos
Mapeamento de dicionário de cada recurso para suas "contribuições" por recurso para a pontuação.
Exemplos
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;
}
}
}
}
Comentários
A PFI (importância do recurso de permutação) é uma técnica para determinar a importância global dos recursos em um modelo de aprendizado de máquina treinado. PFI é uma técnica simples, mas poderosa, motivada por Breiman em seu artigo da Floresta Aleatória, seção 10 (Breiman. "Florestas aleatórias". Machine Learning, 2001.) A vantagem do método PFI é que ele é agnóstico de modelo , ele funciona com qualquer modelo que pode ser avaliado - e pode usar qualquer conjunto de dados, não apenas o conjunto de treinamento, para calcular métricas de importância do recurso.
O PFI funciona usando um conjunto de dados rotulado, escolhendo um recurso e permutando os valores desse recurso em todos os exemplos, de modo que cada exemplo agora tenha um valor aleatório para o recurso e os valores originais para todos os outros recursos. A métrica de avaliação (por exemplo, microatidão) é calculada para esse conjunto de dados modificado e a alteração na métrica de avaliação do conjunto de dados original é calculada. Quanto maior a alteração na métrica de avaliação, mais importante será o recurso para o modelo. O PFI funciona executando essa análise de permutação em todos os recursos de um modelo, um após o outro.
Nesta implementação, o PFI calcula a alteração em todas as métricas de avaliação de classificação de várias classes possíveis para cada recurso e um ImmutableArray dos MulticlassClassificationMetrics objetos é retornado. Confira o exemplo abaixo para obter um exemplo de como trabalhar com esses resultados para analisar a importância do recurso de um modelo.
Aplica-se a
PermutationFeatureImportance(RegressionCatalog, ITransformer, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
PFI (Importância do Recurso de Permutação) para Regressão.
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)Parâmetros
- catalog
- RegressionCatalog
O catálogo de regressão.
- model
- ITransformer
O modelo no qual avaliar a importância do recurso.
- data
- IDataView
O conjunto de dados de avaliação.
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
Use o peso dos recursos para pré-filtrar recursos.
Limite o número de exemplos a serem avaliados. significa que até ~2 exemplos de bln serão usados.
- permutationCount
- Int32
O número de permutações a serem executadas.
Retornos
Mapeamento de dicionário de cada recurso para suas "contribuições" por recurso para a pontuação.
Exemplos
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;
}
}
}
}
Comentários
A PFI (importância do recurso de permutação) é uma técnica para determinar a importância global dos recursos em um modelo de aprendizado de máquina treinado. PFI é uma técnica simples, mas poderosa, motivada por Breiman em seu artigo da Floresta Aleatória, seção 10 (Breiman. "Florestas aleatórias". Machine Learning, 2001.) A vantagem do método PFI é que ele é agnóstico de modelo , ele funciona com qualquer modelo que pode ser avaliado - e pode usar qualquer conjunto de dados, não apenas o conjunto de treinamento, para calcular métricas de importância do recurso.
O PFI funciona usando um conjunto de dados rotulado, escolhendo um recurso e permutando os valores desse recurso em todos os exemplos, de modo que cada exemplo agora tenha um valor aleatório para o recurso e os valores originais para todos os outros recursos. A métrica de avaliação (por exemplo, R-squared) é calculada para esse conjunto de dados modificado e a alteração na métrica de avaliação do conjunto de dados original é calculada. Quanto maior a alteração na métrica de avaliação, mais importante será o recurso para o modelo. O PFI funciona executando essa análise de permutação em todos os recursos de um modelo, um após o outro.
Nesta implementação, o PFI calcula a alteração em todas as métricas de avaliação de regressão possíveis para cada recurso e um ImmutableArray dos RegressionMetrics objetos é retornado. Confira o exemplo abaixo para obter um exemplo de como trabalhar com esses resultados para analisar a importância do recurso de um modelo.
Aplica-se a
PermutationFeatureImportance(RankingCatalog, ITransformer, IDataView, String, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
PFI (Importância do Recurso de Permutação) para Classificação.
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)Parâmetros
- catalog
- RankingCatalog
O catálogo de classificação.
- model
- ITransformer
O modelo no qual avaliar a importância do recurso.
- data
- IDataView
O conjunto de dados de avaliação.
- labelColumnName
- String
Nome da coluna de rótulo. Os dados da coluna devem ser Single ou KeyDataViewType.
- rowGroupColumnName
- String
Nome da coluna GroupId
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
Use o peso dos recursos para pré-filtrar recursos.
Limite o número de exemplos a serem avaliados. significa que até ~2 exemplos de bln serão usados.
- permutationCount
- Int32
O número de permutações a serem executadas.
Retornos
Mapeamento de dicionário de cada recurso para suas "contribuições" por recurso para a pontuação.
Exemplos
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;
}
}
}
}
Comentários
A PFI (importância do recurso de permutação) é uma técnica para determinar a importância global dos recursos em um modelo de aprendizado de máquina treinado. PFI é uma técnica simples, mas poderosa, motivada por Breiman em seu artigo da Floresta Aleatória, seção 10 (Breiman. "Florestas aleatórias". Machine Learning, 2001.) A vantagem do método PFI é que ele é agnóstico de modelo , ele funciona com qualquer modelo que pode ser avaliado - e pode usar qualquer conjunto de dados, não apenas o conjunto de treinamento, para calcular métricas de importância do recurso.
O PFI funciona usando um conjunto de dados rotulado, escolhendo um recurso e permutando os valores desse recurso em todos os exemplos, de modo que cada exemplo agora tenha um valor aleatório para o recurso e os valores originais para todos os outros recursos. A métrica de avaliação (por exemplo, NDCG) é calculada para esse conjunto de dados modificado e a alteração na métrica de avaliação do conjunto de dados original é calculada. Quanto maior a alteração na métrica de avaliação, mais importante será o recurso para o modelo. O PFI funciona executando essa análise de permutação em todos os recursos de um modelo, um após o outro.
Nesta implementação, o PFI calcula a alteração em todas as métricas de avaliação de classificação possíveis para cada recurso e um ImmutableArray dos RankingMetrics objetos é retornado. Confira o exemplo abaixo para obter um exemplo de como trabalhar com esses resultados para analisar a importância do recurso de um modelo.
Aplica-se a
PermutationFeatureImportance<TModel>(BinaryClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
PFI (Importância do Recurso de Permutação) para Classificação Binária.
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)Parâmetros de tipo
- TModel
Parâmetros
- catalog
- BinaryClassificationCatalog
O catálogo de classificação binária.
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
O modelo no qual avaliar a importância do recurso.
- data
- IDataView
O conjunto de dados de avaliação.
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
Use o peso dos recursos para pré-filtrar recursos.
Limite o número de exemplos a serem avaliados. significa que até ~2 exemplos de bln serão usados.
- permutationCount
- Int32
O número de permutações a serem executadas.
Retornos
Matriz de 'contribuições' por recurso para a pontuação.
Exemplos
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));
}
}
Comentários
A PFI (importância do recurso de permutação) é uma técnica para determinar a importância global dos recursos em um modelo de aprendizado de máquina treinado. PFI é uma técnica simples, mas poderosa, motivada por Breiman em seu artigo da Floresta Aleatória, seção 10 (Breiman. "Florestas aleatórias". Machine Learning, 2001.) A vantagem do método PFI é que ele é agnóstico de modelo , ele funciona com qualquer modelo que pode ser avaliado - e pode usar qualquer conjunto de dados, não apenas o conjunto de treinamento, para calcular métricas de importância do recurso.
O PFI funciona usando um conjunto de dados rotulado, escolhendo um recurso e permutando os valores desse recurso em todos os exemplos, de modo que cada exemplo agora tenha um valor aleatório para o recurso e os valores originais para todos os outros recursos. A métrica de avaliação (por exemplo, AUC) é calculada para esse conjunto de dados modificado e a alteração na métrica de avaliação do conjunto de dados original é calculada. Quanto maior a alteração na métrica de avaliação, mais importante será o recurso para o modelo. O PFI funciona executando essa análise de permutação em todos os recursos de um modelo, um após o outro.
Nesta implementação, o PFI calcula a alteração em todas as possíveis métricas de avaliação de classificação binária para cada recurso e um ImmutableArray dos BinaryClassificationMetrics objetos é retornado. Confira o exemplo abaixo para obter um exemplo de como trabalhar com esses resultados para analisar a importância do recurso de um modelo.
Aplica-se a
PermutationFeatureImportance<TModel>(MulticlassClassificationCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
PFI (Importância do Recurso de Permutação) para MulticlassClassificação.
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)Parâmetros de tipo
- TModel
Parâmetros
- catalog
- MulticlassClassificationCatalog
O catálogo de classificação multiclasse.
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
O modelo no qual avaliar a importância do recurso.
- data
- IDataView
O conjunto de dados de avaliação.
- labelColumnName
- String
Nome da coluna de rótulo. Os dados da coluna devem ser KeyDataViewType.
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
Use o peso dos recursos para pré-filtrar recursos.
Limite o número de exemplos a serem avaliados. significa que até ~2 exemplos de bln serão usados.
- permutationCount
- Int32
O número de permutações a serem executadas.
Retornos
Matriz de 'contribuições' por recurso para a pontuação.
Exemplos
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;
}
}
}
}
Comentários
A PFI (importância do recurso de permutação) é uma técnica para determinar a importância global dos recursos em um modelo de aprendizado de máquina treinado. PFI é uma técnica simples, mas poderosa, motivada por Breiman em seu artigo da Floresta Aleatória, seção 10 (Breiman. "Florestas aleatórias". Machine Learning, 2001.) A vantagem do método PFI é que ele é agnóstico de modelo , ele funciona com qualquer modelo que pode ser avaliado - e pode usar qualquer conjunto de dados, não apenas o conjunto de treinamento, para calcular métricas de importância do recurso.
O PFI funciona usando um conjunto de dados rotulado, escolhendo um recurso e permutando os valores desse recurso em todos os exemplos, de modo que cada exemplo agora tenha um valor aleatório para o recurso e os valores originais para todos os outros recursos. A métrica de avaliação (por exemplo, microatidão) é calculada para esse conjunto de dados modificado e a alteração na métrica de avaliação do conjunto de dados original é calculada. Quanto maior a alteração na métrica de avaliação, mais importante será o recurso para o modelo. O PFI funciona executando essa análise de permutação em todos os recursos de um modelo, um após o outro.
Nesta implementação, o PFI calcula a alteração em todas as métricas de avaliação de classificação de várias classes possíveis para cada recurso e um ImmutableArray dos MulticlassClassificationMetrics objetos é retornado. Confira o exemplo abaixo para obter um exemplo de como trabalhar com esses resultados para analisar a importância do recurso de um modelo.
Aplica-se a
PermutationFeatureImportance<TModel>(RegressionCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
PFI (Importância do Recurso de Permutação) para Regressão.
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)Parâmetros de tipo
- TModel
Parâmetros
- catalog
- RegressionCatalog
O catálogo de regressão.
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
O modelo no qual avaliar a importância do recurso.
- data
- IDataView
O conjunto de dados de avaliação.
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
Use o peso dos recursos para pré-filtrar recursos.
Limite o número de exemplos a serem avaliados. significa que até ~2 exemplos de bln serão usados.
- permutationCount
- Int32
O número de permutações a serem executadas.
Retornos
Matriz de 'contribuições' por recurso para a pontuação.
Exemplos
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;
}
}
}
}
Comentários
A PFI (importância do recurso de permutação) é uma técnica para determinar a importância global dos recursos em um modelo de aprendizado de máquina treinado. PFI é uma técnica simples, mas poderosa, motivada por Breiman em seu artigo da Floresta Aleatória, seção 10 (Breiman. "Florestas aleatórias". Machine Learning, 2001.) A vantagem do método PFI é que ele é agnóstico de modelo , ele funciona com qualquer modelo que pode ser avaliado - e pode usar qualquer conjunto de dados, não apenas o conjunto de treinamento, para calcular métricas de importância do recurso.
O PFI funciona usando um conjunto de dados rotulado, escolhendo um recurso e permutando os valores desse recurso em todos os exemplos, de modo que cada exemplo agora tenha um valor aleatório para o recurso e os valores originais para todos os outros recursos. A métrica de avaliação (por exemplo, R-squared) é calculada para esse conjunto de dados modificado e a alteração na métrica de avaliação do conjunto de dados original é calculada. Quanto maior a alteração na métrica de avaliação, mais importante será o recurso para o modelo. O PFI funciona executando essa análise de permutação em todos os recursos de um modelo, um após o outro.
Nesta implementação, o PFI calcula a alteração em todas as métricas de avaliação de regressão possíveis para cada recurso e um ImmutableArray dos RegressionMetrics objetos é retornado. Confira o exemplo abaixo para obter um exemplo de como trabalhar com esses resultados para analisar a importância do recurso de um modelo.
Aplica-se a
PermutationFeatureImportance<TModel>(RankingCatalog, ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>, IDataView, String, String, Boolean, Nullable<Int32>, Int32)
PFI (Importância do Recurso de Permutação) para Classificação.
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)Parâmetros de tipo
- TModel
Parâmetros
- catalog
- RankingCatalog
O catálogo de classificação.
- predictionTransformer
- ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel>
O modelo no qual avaliar a importância do recurso.
- data
- IDataView
O conjunto de dados de avaliação.
- labelColumnName
- String
Nome da coluna de rótulo. Os dados da coluna devem ser Single ou KeyDataViewType.
- rowGroupColumnName
- String
Nome da coluna GroupId
- useFeatureWeightFilter
- Boolean
Use o peso dos recursos para pré-filtrar recursos.
Limite o número de exemplos a serem avaliados. significa que até ~2 exemplos de bln serão usados.
- permutationCount
- Int32
O número de permutações a serem executadas.
Retornos
Matriz de 'contribuições' por recurso para a pontuação.
Exemplos
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;
}
}
}
}
Comentários
A PFI (importância do recurso de permutação) é uma técnica para determinar a importância global dos recursos em um modelo de aprendizado de máquina treinado. PFI é uma técnica simples, mas poderosa, motivada por Breiman em seu artigo da Floresta Aleatória, seção 10 (Breiman. "Florestas aleatórias". Machine Learning, 2001.) A vantagem do método PFI é que ele é agnóstico de modelo , ele funciona com qualquer modelo que pode ser avaliado - e pode usar qualquer conjunto de dados, não apenas o conjunto de treinamento, para calcular métricas de importância do recurso.
O PFI funciona usando um conjunto de dados rotulado, escolhendo um recurso e permutando os valores desse recurso em todos os exemplos, de modo que cada exemplo agora tenha um valor aleatório para o recurso e os valores originais para todos os outros recursos. A métrica de avaliação (por exemplo, NDCG) é calculada para esse conjunto de dados modificado e a alteração na métrica de avaliação do conjunto de dados original é calculada. Quanto maior a alteração na métrica de avaliação, mais importante será o recurso para o modelo. O PFI funciona executando essa análise de permutação em todos os recursos de um modelo, um após o outro.
Nesta implementação, o PFI calcula a alteração em todas as métricas de avaliação de classificação possíveis para cada recurso e um ImmutableArray dos RankingMetrics objetos é retornado. Confira o exemplo abaixo para obter um exemplo de como trabalhar com esses resultados para analisar a importância do recurso de um modelo.
Aplica-se a
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