Тема 6. Методи відбору признаків та формування датасетів для тренування

3.3. Вбудовані методи (Embedded Methods)

Вбудовані методи (Embedded Methods)

• Регуляризація (Lasso, Ridge, ElasticNet)
• Використання моделей (Decision Trees, Random Forests, XGBoost, LGBM)
• Метод важливості признаків (Feature Importance)

Вбудовані методи (embedded methods) відбору ознак вирізняються тим, що процес селекції інтегрується безпосередньо у навчання моделі. На відміну від фільтраційних підходів, які працюють окремо від алгоритмів, та обгорткових, які оцінюють якість підмножин ознак через багатократне навчання, вбудовані методи поєднують ці дві ідеї, забезпечуючи баланс між точністю та обчислювальною ефективністю. Вони ґрунтуються на тому, що сам процес навчання може виступати критерієм відбору, відображаючи значущість кожної ознаки через внутрішні параметри моделі. Це робить методи даної групи особливо корисними у випадках, коли необхідно зберегти обчислювальну доцільність без втрати точності.

Одним із класичних інструментів у цій категорії є регуляризація, яка застосовується в лінійних моделях, зокрема у регресії та класифікації. Метод Lasso (L1-регуляризація) додає до функції втрат штраф за абсолютні значення коефіцієнтів, що призводить до занулення ваг неінформативних ознак. Таким чином модель одночасно виконує як навчання, так і скорочення простору ознак, залишаючи лише найважливіші. На відміну від нього, Ridge (L2-регуляризація) не занулює коефіцієнти, але зменшує їх значення, що робить модель більш стійкою до мультиколінеарності. Компромісним варіантом є ElasticNet, який поєднує властивості L1 та L2-регуляризації, дозволяючи контролювати як скорочення ознак, так і стабільність параметрів.

Важливу роль у відборі ознак відіграють також деревоподібні алгоритми, серед яких Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting та інші ансамблеві моделі. Ці алгоритми у процесі побудови дерев автоматично визначають, які ознаки забезпечують найбільший приріст інформації (наприклад, через зменшення ентропії чи показника Gini). На основі цього формується метрика «важливості ознак» (feature importance), яка дає змогу ранжувати характеристики за їхнім внеском у результат. Особливістю цього підходу є здатність враховувати нелінійні взаємозв’язки та взаємодії між змінними. Random Forest, наприклад, може визначати ознаки, які в сукупності є важливими, навіть якщо поодинці вони не мають значного впливу. Це забезпечує високу практичну цінність у складних задачах прогнозування.

Ще однією групою вбудованих методів виступають моделі з регуляризованими або ваговими механізмами в нейронних мережах. Використання drop-out або вагових штрафів у глибоких мережах також може розглядатися як форма інтегрованого відбору ознак, оскільки воно зменшує вплив менш значущих характеристик і сприяє підвищенню узагальнювальної здатності. Подібні методи активно застосовуються у сучасних архітектурах, зокрема у задачах комп’ютерного зору чи обробки природної мови, де кількість ознак (пікселів, токенів) може сягати мільйонів.

Важливо зазначити, що результати роботи вбудованих методів часто залежать від вибору алгоритму та його параметрів. Наприклад, у випадку Lasso відбір ознак може кардинально змінюватися залежно від значення коефіцієнта регуляризації λ. У Random Forest оцінка важливості ознак може мати упередження на користь змінних із більшою кількістю унікальних значень. Тому у практиці досліджень результати вбудованих методів нерідко комбінуються з іншими стратегіями, зокрема з попереднім фільтраційним аналізом чи подальшими обгортковими процедурами для уточнення.

У цілому, вбудовані методи поєднують високу ефективність і відносну економічність, роблячи їх одним із найбільш затребуваних інструментів у сучасному машинному навчанні. Вони дозволяють не лише автоматично зменшити кількість ознак, але й безпосередньо інтегрувати цей процес у цикл навчання, що особливо важливо для практичних задач із великими обсягами даних.