MLFeatureSelection 使用教程

1. 项目介绍

MLFeatureSelection 是一个基于机器学习算法和评估方法特性的选择器。它提供了多样性、灵活性和易用性，支持多种特性选择方法，并且未来会继续增加更多的功能。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中已经安装了 Python。然后，使用 pip 安装 MLFeatureSelection：

pip3 install MLFeatureSelection

以下是使用 MLFeatureSelection 的基本步骤：

示例：序列选择

from MLFeatureSelection import sequence_selection
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 初始化选择器
sf = sequence_selection.Select(Sequence=True, Random=True, Cross=False)

# 导入数据集和标签
sf.ImportDF(df, label='Label')

# 导入损失函数
sf.ImportLossFunction(lossfunction, direction='ascend')

# 初始化不可训练的特征
sf.InitialNonTrainableFeatures(notusable)

# 初始化特征
sf.InitialFeatures(initialfeatures)

# 生成选择特征
sf.GenerateCol()

# 设置每轮选择的特征数量
sf.SetFeatureEachRound(50, False)

# 设置机器学习算法
sf.clf = LogisticRegression()

# 设置日志文件
sf.SetLogFile('record.log')

# 运行选择过程
validate = sf.run(validate)

示例：重要性选择

from MLFeatureSelection import importance_selection
import xgboost as xgb

# 初始化选择器
sf = importance_selection.Select()

# 导入数据集和标签
sf.ImportDF(df, label='Label')

# 导入损失函数
sf.ImportLossFunction(lossfunction, direction='ascend')

# 初始化特征
sf.InitialFeatures()

# 设置移除模式
sf.SelectRemoveMode(batch=2)

# 设置机器学习算法
sf.clf = xgb.XGBClassifier()

# 设置日志文件
sf.SetLogFile('record.log')

# 运行选择过程
validate = sf.run(validate)

示例：相关性选择

from MLFeatureSelection import coherence_selection
import xgboost as xgb

# 初始化选择器
sf = coherence_selection.Select()

# 导入数据集和标签
sf.ImportDF(df, label='Label')

# 导入损失函数
sf.ImportLossFunction(lossfunction, direction='ascend')

# 初始化特征
sf.InitialFeatures()

# 设置移除模式
sf.SelectRemoveMode(batch=2)

# 设置机器学习算法
sf.clf = xgb.XGBClassifier()

# 设置日志文件
sf.SetLogFile('record.log')

# 运行选择过程
validate = sf.run(validate)

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用 5 折验证和准确率评估的泰坦尼克号数据集。
• 案例二：JData 2018 预测购买时间竞赛中的 S1 和 S2 分数改进。
• 案例三：IJCAI 2018 CTR 预测。

4. 典型生态项目

MLFeatureSelection 可以与多种机器学习框架和库一起使用，例如 scikit-learn、xgboost 等。它支持自定义验证方法和损失函数，可以轻松集成到现有的数据科学工作流程中。