PCA 用于随机森林之前的降维

Question

我正在研究具有大约 4500 个变量的二元 class 随机森林。许多这些变量是高度相关的，其中一些只是原始变量的分位数。我不太确定应用 PCA 进行降维是否明智。这会提高模型性能吗？

我想知道哪些变量对我的模型更重要，但如果我使用 PCA，我将只能知道哪些 PC 更重要。

非常感谢。

Answer 1

你可以看看这里以获得更好的想法。 link 表示对较小的数据集使用 PCA！！我的一些同事在处理基因组时出于同样的目的使用了随机森林。他们有大约 30000 个变量和大量 RAM。

我发现的另一件事是随机森林 use up a lot of Memory 并且您有 4500 个变量。因此，也许您可以将 PCA 应用于单个树。

Answer 2

我的经验是，如果有的话，RF 之前的 PCA 并不是很大的优势。主成分回归（PCR）例如什么时候，PCA 有助于在 OLS 线性回归之前对训练特征进行正则化，这对于稀疏数据集来说非常需要。由于 RF 本身已经在不假设线性的情况下执行 good/fair 正则化，因此它不一定是优势。也就是说，我发现自己在两周前为 R 编写了一个 PCA-RF 包装器。该代码包括一个包含 100 个特征的数据集的模拟数据集，仅包含 5 个真正的线性组件。在这种情况下，使用 PCA 进行预过滤实际上是一个小优势该代码是一个无缝实现，这样每个 RF 参数都可以简单地传递给 RF。加载向量保存在 model_fit 中以在预测期间使用。

@我想知道哪些变量对我的模型更重要，但如果我使用 PCA，我将只能知道哪些 PC 更重要。

简单的方法是运行不使用 PCA 并获得可变的重要性，并期望为 PCA-RF 找到类似的东西。

单调乏味的方法，使用您自己的可变重要性代码将 PCA-RF 包装在新的装袋方案中。可以在 50-100 行左右完成。

PCA-RF源码建议：

#wrap PCA around randomForest, forward any other arguments to randomForest
#define as new S3 model class
train_PCA_RF = function(x,y,ncomp=5,...) {
  f.args=as.list(match.call()[-1])
  pca_obj = princomp(x)
  rf_obj = do.call(randomForest,c(alist(x=pca_obj$scores[,1:ncomp]),f.args[-1]))
  out=mget(ls())
  class(out) = "PCA_RF"
  return(out)    
}

#print method
print.PCA_RF = function(object) print(object$rf_obj)

#predict method
predict.PCA_RF = function(object,Xtest=NULL,...) {
  print("predicting PCA_RF")
  f.args=as.list(match.call()[-1])
  if(is.null(f.args$Xtest)) stop("cannot predict without newdata parameter")
  sXtest = predict(object$pca_obj,Xtest) #scale Xtest as Xtrain was scaled before
  return(do.call(predict,c(alist(object = object$rf_obj, #class(x)="randomForest" invokes method predict.randomForest
                                 newdata = sXtest),      #newdata input, see help(predict.randomForest)
                                 f.args[-1:-2])))  #any other parameters are passed to predict.randomForest

}

#testTrain predict #
make.component.data = function(
  inter.component.variance = .9,
  n.real.components = 5,
  nVar.per.component = 20,
  nObs=600,
  noise.factor=.2,
  hidden.function = function(x) apply(x,1,mean),
  plot_PCA =T
){
  Sigma=matrix(inter.component.variance,
               ncol=nVar.per.component,
               nrow=nVar.per.component)
  diag(Sigma)  = 1
  x = do.call(cbind,replicate(n = n.real.components,
                              expr = {mvrnorm(n=nObs,
                                              mu=rep(0,nVar.per.component),
                                              Sigma=Sigma)},
                              simplify = FALSE)
            )
  if(plot_PCA) plot(prcomp(x,center=T,.scale=T))
  y = hidden.function(x)
  ynoised = y + rnorm(nObs,sd=sd(y)) * noise.factor
  out = list(x=x,y=ynoised)
  pars = ls()[!ls() %in% c("x","y","Sigma")]
  attr(out,"pars") = mget(pars) #attach all pars as attributes
  return(out)
}

一个运行代码示例：

#start script------------------------------
#source above from separate script
#test
library(MASS)
library(randomForest)

Data = make.component.data(nObs=600)#plots PC variance
train = list(x=Data$x[  1:300,],y=Data$y[1:300])
test = list(x=Data$x[301:600,],y=Data$y[301:600])

rf = randomForest (train$x, train$y,ntree =50) #regular RF
rf2 = train_PCA_RF(train$x, train$y,ntree= 50,ncomp=12)

rf
rf2


pred_rf = predict(rf  ,test$x)
pred_rf2 = predict(rf2,test$x)

cat("rf, R^2:",cor(test$y,pred_rf  )^2,"PCA_RF, R^2", cor(test$y,pred_rf2)^2)

cor(test$y,predict(rf ,test$x))^2
cor(test$y,predict(rf2,test$x))^2

pairs(list(trueY = test$y,
           native_rf = pred_rf,
           PCA_RF = pred_rf2)
)

PCA 用于随机森林之前的降维

PCA for dimensionality reduction before Random Forest

pca

dimensionality-reduction

random-forest