هو انا ممكن احديد الميزات الاكثر اهمية عند تدريب النموذج التنبوء بمرض السكري ؟

نعم يمكنك ذلك عن طريق اختيار الميزات أو Feature Selection، حيث يمكنك إعطاء الأولوية لميزات معينة أثناء التدريب مع عدم تجاهل باقي الميزات، و يمكنك إختيار المميزات إما يدويا أو يمكنك استخدام مقاييس الميزات المهمة التي يتم إنتاجها تلقائيا، مثل Gini Importance أو Permutation Importance، لتوجيه النموذج للتركيز على الميزات المهمة.

كما يمكنك تدريب النموذج على مرحلتين، في المرحلة الأولى يتم تدريب النموذج على جميع الميزات لمعرفة التأثير العام، و في المرحلة الثانية قم بإعادة تدريب النموذج مع إعطاء الأولوية للميزات الثلاثة المهمة، إما عن طريق إدخالها بشكل متكرر أو تقليل تأثير الميزات الأخرى.

بتاريخ 3 دقائق مضت قال Chihab Hedidi:

نعم يمكنك ذلك عن طريق اختيار الميزات أو Feature Selection، حيث يمكنك إعطاء الأولوية لميزات معينة أثناء التدريب مع عدم تجاهل باقي الميزات، و يمكنك إختيار المميزات إما يدويا أو يمكنك استخدام مقاييس الميزات المهمة التي يتم إنتاجها تلقائيا، مثل Gini Importance أو Permutation Importance، لتوجيه النموذج للتركيز على الميزات المهمة.

كما يمكنك تدريب النموذج على مرحلتين، في المرحلة الأولى يتم تدريب النموذج على جميع الميزات لمعرفة التأثير العام، و في المرحلة الثانية قم بإعادة تدريب النموذج مع إعطاء الأولوية للميزات الثلاثة المهمة، إما عن طريق إدخالها بشكل متكرر أو تقليل تأثير الميزات الأخرى.

شكراا جدا لحضرتك

بس ازي اعمل كده بستخدم باثيون ؟

بتاريخ 1 دقيقة مضت قال Ail Ahmed:

شكراا جدا لحضرتك

بس ازي اعمل كده بستخدم باثيون ؟

نعم يمكنك استخدام مكتبات التعلم الآلي مثل Scikit-learn لتنفيذ هذه الأمور، فهذه المكتبة تحتوي على العديد من الدوال التي تساعدك في هذا الأمر.

شكرااا جدا لحضرتك

جزاك الله كل خير

من الطرق السهلة لفعل ذلك هي Permutation Feature Importance أو  أهمية ميزة الإزاحة، وستجدها بالعديد من مكتبات التعلم الآلي، مثل scikit-learn، حيث توفر وظائف مدمجة لحسابها.

وتلك الطريقة توفر تصنيفًا واضحًا لأهمية الميزة، الأمر الذي يسهل فهم النتائج وتفسيرها، وتستطيع تطبيق أهمية ميزة الإزاحة على أي نموذج تعلم آلي، بما في ذلك النماذج الخطية وغير الخطية، دون الحاجة إلى تعديلات كبيرة على النموذج أو معاملاته الفائقة.

أيضًا مقاومة للارتباطات بين الميزات، وهو أمر شائع في العديد من مجموعات البيانات، وبإمكانك حساب أهمية ميزة الإزاحة بسرعة نسبية، خاصة عند مقارنتها بطرق أخرى مثل إزالة الميزة التكرارية (RFE).

للتوضيح:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.inspection import permutation_importance

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

importances = permutation_importance(rf, X_test, y_test, n_repeats=10, random_state=42)

# الحصول على درجات أهمية الميزة
importance_scores = importances.importances_mean

# فرز الميزات حسب الأهمية
sorted_features = np.argsort(importance_scores)[::-1]

# تحديد أفضل 3 ميزات
top_3_features = sorted_features[:3]

print("Best 3:", X.columns[top_3_features])