2021-03-23 特征选择的效果评估

在初步特征筛选之后，若使用树模型，特征经过数值化处理后就可以模型进行效果评估，一般会给出一个AUC或KS的模型评估结果。这里假设我们放入的特征数量为N，我期盼的是通过丢弃某些无效的特征，进一步提升模型效果。

特征选择有常用的三种方法，Filter（过滤法）、Wrapper（包裹法）、Embedded（嵌入法）。我们常用的IV计算、相关性计算、PSI计算、自变量方差分析都属于Filter；而模型中的L1和L2正则化以及模型产出的importance features部分等于0属于Embedded，也就是模型本身提供的一些消除无效特征的方法。剩下唯一的方法Wrapper就是这次研究对象。

Wrapper可能听到的不多，但我常听到向前搜索（Forward）、向后搜索（Backward）以及双向搜索（Bidirectional），就是属于这个框架之下。因为这些方法根据模型不同，无论的模型类型、模型参数还是评价指标都可能不同，因此目前我还没有在网络上找到一套成熟的解决方案加理论基础。给我研究的深度多了一层探索空间。

我打算测试以下方法，来验证效果给予未来特征选择做出更多的一套解决方案备选。这里挑战的是提升效果vs执行效果，在后期计算复杂度会慢慢体现起重要性。

• Backward、Forward、Bidirectional三者的选择
• 可能选择验证的计算复杂度讨论
• 常用的策略方案（评价指标+筛选策略）
• 实验结果以及对自己的启示

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Backward、Forward、Bidirectional三者的选择

因为已经选择了树模型，使用模型适应性通用参数和最佳效果AUC差异在0.0X的级别，保持在相同参数情况下，对特征选择而言是公平的，因此优先选择Backward方法。

方案一，选择Backward，使用Boruta工具（随机森林给变量打分工具）若不会这个工具也可以使用模型本身的importance feature的score作为排序条件，逐一丢弃特征看在train和test上的效果。结果没有向上向下的明显表现，仅在最后10个特征丢弃时效果有下降的显现。从提升模型效果角度看，因此不建议使用。

Boruta从弱到强逐一丢弃

方案二，选择Bidirectional，需要考虑这些问题，1使用如何评价效果，2判断是否丢弃或者拿回，3如何迭代过程控制，4信息记录保存。问题分解后结合用Xgboost测试特征的时候出现计算3-4小时的用时，产生下面的计算复杂度问题需要考虑。

可能选择验证的计算复杂度讨论

根据Wikipedia对“时间复杂度”的解释，在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，定性描述该算法的运行时间。

当等待时间过久，一个测试一个错误甚至本身上线的可能性都会受到影响，面对生产问题时间复杂度变得重要不可或缺。常用O(N)来表示，常数时间O(1)、线性时间O(n)、二次方时间O(n^{2)、指数时间2}O(n)。根据这次计算初步知道若150个特征，做一次全局搜索找最优解需要2^150=1427247692705959881058285969449495136382746624，若按照一次程序6秒计算，是一个不可计量的时间复杂度度，设计一个更好的搜索方法在Bidirectional中找到相对的最优解就是我的目标。

应对的策略方案（追求模型AUC最大化）

按照150个变量，用LightGBM通用模型预估6秒一轮计算。

方案	排序策略	选子集策略	执行计划	时间复杂度	时间预估
全变量搜索	无指向	逐一剔除和替换	1选子集->重复1	2^O(n)	无穷
迭代排序迭代筛选1	原模型下删除1个特征后计算AUC	删除AUC上升且影响最大的变量	1排序->2选子集->重复12	O(n^2)	39小时
迭代排序迭代筛选2	原模型下统计importance	删除importance效果最差的特征	1排序->2选子集->重复12	O(2n)	30分钟
一轮排序迭代筛选	原模型下统计importance	删除importance效果最差的特征	1排序->2选子集->重复2	O(n)	15分钟
一轮排序迭代筛选3	原模型下删除1个特征后计算AUC	删除importance效果最差的特征+bidirectional	1排序->2选子集->重复2	O(n*(n+1)/2)	90分钟

• 模型AUC效果和importance feature的分数是否相关？
  答：题目指原模型提供的importance feature的分数，是否排序靠后的特征当剔除后模型AUC效果提升是最明显的？是否会出现以下情况，a.剔除后模型效果不变；b.其他重要变量丢弃反而带来了模型提升。
  不相关。importance feature和丢弃特征后的AUC并没有相关性，相关性系数（spearman）仅仅0.04，用图形展示也没有明显区别。

• 是否在60分钟以内完成验证的更好优化方案？
  答：使用“一轮排序迭代筛选3”来验证效果，因为目标是AUC效果的提升，因此选择评价也采用AUC作为基准，同时可以为后期验证效果差异做对照。

• 对比相同特征放入LightGBM模型的AUC计算结果存在差异，造成误差。
  答：根据树模型的底层原理具有随机性，相同变量顺序不同也会导致模型效果存在差异。引入两个方法解决，a.对所有模型训练时的特征先做排序；b.计算P值确定置信区间下的一定存在差异的情况，再做排除或保留处理（前期仅仅比较大小，未考虑随机扰动导致的误差）。
  另一个引起的原因是ligbtgbm.cv使用的nflod每次分割结果不相同。解决方案，使用sklearn固定分割方法，使得每次拿到的数据是一样的。

• 针对上一个结果的复查，是否有其他问题？
  答：因为特征字段反复替换，删除+补回这样的操作在LIST中会出现位置变化，而建模fit或者cv都是针对特征处理，当训练好后特征位置都将固定，若在执行过程中将位置修改，模型再次验证时将产生偏差。
  可以使用numpy.array的方式，初期会觉得不习惯，但熟悉后发现矩阵方式获取数据和处理位置都是非常稳定，且代码表达力清晰。
  才相同设计结构，对LR（Logistic Regression）和LGB（LightGBM）分别进行特征筛选，图形结果上LR更平缓而LGB像齿轮一样波动，有很大的不确定性。因此对每轮的AUC、停止数量、重要性分数做相关性分析，发现停止数量对模型效果产生影响。前期为了追求效果，特意让树模型训练具有30个自动停止的优化功能，也许产生了反效果。
  

  LR模型丢弃特征—图形平滑
  
  
  LGB模型丢弃特征—图形陡曲
  
  
  Pearson + Spearman—停止数量和最终模型效果存在相关性

• 从原来自动寻找最佳停止点变成固定停止点看效果？
  答：固定点不为永久，以每次循环开始initial时确定，每次丢弃一个特征的算法采用initial时的固定值，仅考虑丢弃特征对模型的效果差异。
  执行速度略快，从效果上看和动态停止点类似，依旧波动较大，存在上下起伏的情况。

类型	效果	速度
动态停止点	Test更平稳效果下降更缓慢	略久,多跑stop rounds
固定停止点	Test陡峭下降不稳定	略快,约节省10%时间

Dynamic vs Fixed, Dynamic更平稳

• 从多变量使用阈值丢弃特征方案？
  答：

实验结果以及对自己的启示

1. 树模型中的特征重要性feature importance对变量选择而言，并不适用。可能的原因是模型训练时起正向负向效果都是重要，我们期望的是把负向（干扰项）找到并丢弃，而0分的特征仅仅说明对模型没有正负效果而已。

2. 停止点对模型产生影响，结合固定和动态从效果上看动态更稳定。不同特征组合放入模型后效果存在差异，因此采用动态搜索可以更好的证明当前特征的效果。