znajdź ważne funkcje do klasyfikacji

Question

Próbuję sklasyfikować niektóre dane EEG przy użyciu modelu regresji logistycznej (wydaje się, że daje najlepszą klasyfikację moich danych). Dane, które mam, pochodzą z wielokanałowej konfiguracji EEG, więc w istocie mam macierz 63 x 116 x 50 (czyli kanały x punkty czasowe x liczba prób (są dwa typy prób 50), zmieniłem to na długi wektor, po jednym dla każdej próby:

Co chciałbym zrobić, to po klasyfikacji, aby zobaczyć, które cechy były najbardziej przydatne w klasyfikacji prób. Jak mogę to zrobić i czy możliwe jest przetestowanie znaczenia tych funkcji, np. powiedzieć, że klasyfikacja była prowadzona głównie przez N-funkcje i są to cechy od x do z. Mogę na przykład powiedzieć, że kanał 10 w punkcie czasowym 90-95 był znaczący lub ważny dla klasyfikacji

Czy jest to możliwe, czy też zadaję niewłaściwe pytanie?

wszelkie komentarze lub papierowe odniesienia są doceniane.

Answer 1

scikit-learn zawiera sporo metod klasyfikacji funkcji, wśród nich:

• jednoczynnikowej wybór funkcji (http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/feature_selection/plot_feature_selection.html)
• Recursive eliminacji cecha (http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/feature_selection/plot_rfe_digits.html)
• randomizowane regresja logistyczna wybór/stabilności (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.RandomizedLogisticRegression.html)

(więcej na: http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html)

Wśród tych, zdecydowanie zalecam zrobienie Randomized Logistic Regression. Z mojego doświadczenia wynika, że ​​konsekwentnie przewyższa inne metody i jest bardzo stabilny. papieru na to: http://arxiv.org/pdf/0809.2932v2.pdf

Edit: Pisałem serię blogach na różnych metod selekcji cech i ich wady i zalety, które są prawdopodobnie przydatne do odpowiedzi na to pytanie bardziej szczegółowo:

• http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-i-univariate-selection/
• http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-ii-linear-models-and-regularization/
• http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iii-random-forests/
• http://blog.datadive.net/selecting-good-features-part-iv-stability-selection-rfe-and-everything-side-by-side/