本文深入探讨线性判别分析（lda）在降维过程中如何处理原始特征。不同于传统特征选择方法，lda通过构建原始特征的线性组合来创建新的判别维度，而非直接选择或剔除特定特征。文章将详细解释这一机制，并指导读者如何利用`lda.coef_`属性获取这些线性组合的系数，从而理解每个原始特征对新维度的贡献程度，帮助数据科学家更精确地解读lda的降维结果。
线性判别分析（LDA）的核心机制
线性判别分析（LDA）是一种常用的监督式降维技术，其核心目标是找到一个最优的线性投影，使得不同类别的数据点在新空间中的分离度最大化，同时保持同一类别数据点之间的紧密性。与主成分分析（PCA）等无监督降维方法不同，LDA在降维过程中会利用数据的类别信息。
重要的是要理解，LDA并不执行特征选择。这意味着它不会像某些特征选择算法（如Lasso回归）那样，直接从原始特征集中“选择”或“剔除”某些特征。相反，LDA执行的是特征转换：它将原始的N个特征线性组合成K个新的判别维度（其中K通常是类别数减一，或原始特征数，取两者中的较小值）。这些新的维度是原始特征的加权和，每个原始特征都以不同的权重贡献给这些新的维度。
因此，当您看到原始的4个特征经过LDA降维后变成了2个特征时，这2个新特征并非原始特征中的任意2个被“选中”了，而是由原始的4个特征通过线性组合构建而成的全新特征。
理解lda.coef_：特征贡献度的量化
为了理解每个原始特征对这些新判别维度的贡献程度，我们可以利用LDA模型训练后生成的coef_属性。lda.coef_存储了构成每个判别函数（即新的判别维度）的线性组合系数。
lda.coef_的结构与含义
- 结构： 在scikit-learn库中，LinearDiscriminantAnalysis模型的coef_属性通常是一个二维数组。其形状为 (n_components, n_features) 或 (n_classes – 1, n_features)，具体取决于库的版本和实现。其中，n_components是LDA降维后的维度数量（即新的判别轴数量），n_features是原始特征的数量。
- 含义： 数组中的每一行对应一个判别函数（即一个新的判别维度），每一列对应一个原始特征。该值表示相应原始特征对该判别函数的贡献权重。
- 绝对值大小： 系数的绝对值越大，表示该原始特征对构建该判判别函数（新维度）的贡献越大，其在区分不同类别方面的重要性越高。
- 正负号： 系数的正负号表示该特征与判别函数之间的正向或负向关系。例如，如果一个特征的系数为正，而另一个为负，它们可能在不同方向上影响类别分离。
获取与解读lda.coef_的实践
以下是一个使用python和scikit-learn库在Iris数据集上进行LDA并解读lda.coef_的示例。
import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. 加载Iris数据集 iris = load_iris() X = iris.data # 原始特征数据 y = iris.target # 目标类别 feature_names = iris.feature_names # 原始特征名称 print("原始特征数量:", X.shape[1]) print("原始特征名称:", feature_names) # 2. 初始化并应用LDA # Iris数据集有3个类别，因此LDA最多可以生成 n_classes - 1 = 2个判别维度。 lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) X_lda = lda.fit_transform(X, y) print("nLDA降维后的特征数量:", X_lda.shape[1]) # 3. 获取LDA的系数 (lda.coef_) # 对于Iris数据集 (3个类别)，coef_ 的形状是 (2, 4) # 2行对应2个判别轴，4列对应4个原始特征 coefficients = lda.coef_ print("nLDA系数 (lda.coef_):n", coefficients) print("系数的形状:", coefficients.shape) # 4. 解读每个原始特征对判别轴的贡献度 print("n--- 原始特征对每个判别轴的贡献度 ---") for i, feature_name in enumerate(feature_names): print(f"特征 '{feature_name}':") for j in range(coefficients.shape[0]): print(f" 对第 {j+1} 个判别轴的贡献: {coefficients[j, i]:.4f}") print("n--- 原始特征的平均绝对贡献度（跨所有判别轴）---") # 计算每个原始特征在所有判别轴上的平均绝对贡献，以评估其整体重要性 avg_abs_coef = abs(coefficients).mean(axis=0) for i, feature_name in enumerate(feature_names): print(f" {feature_name}: {avg_abs_coef[i]:.4f}") # 排序以查看最重要的特征 sorted_indices = avg_abs_coef.argsort()[::-1] print("n--- 按平均绝对贡献度排序的特征 ---") for idx in sorted_indices: print(f" {feature_names[idx]}: {avg_abs_coef[idx]:.4f}")
在上述示例中，coefficients数组的每一行代表一个判别轴，其内部的4个值分别对应sepal Length (cm)、sepal width (cm)、petal length (cm)和petal width (cm)这四个原始特征的权重。通过比较这些权重的绝对值，我们可以判断哪个原始特征对分类最有贡献。例如，如果petal length (cm)和petal width (cm)的系数绝对值远大于sepal length (cm)和sepal width (cm)，则说明花瓣的长度和宽度在区分不同种类的鸢尾花方面起着更关键的作用。
注意事项与总结
- LDA是转换而非选择： 再次强调，LDA不选择特征，而是将所有原始特征转换为新的判别维度。lda.coef_显示的是这些转换的权重。
- 系数顺序对应： lda.coef_中系数的顺序严格对应于您输入给LDA模型的原始特征的顺序。务必确保在解读时正确映射特征名称。
- 相对重要性： 系数的值是相对的，其绝对大小反映了特征的重要性。正负号表示特征与判别轴方向的关系，而非重要性本身。
- 多类别问题： 对于多类别问题，lda.coef_会包含多行，每行对应一个判别轴。您可能需要综合考虑每个特征在所有判别轴上的贡献。
- 并非特征重要性排序的唯一方法： 尽管lda.coef_能提供特征贡献度的线索，但它主要服务于理解LDA的降维机制。如果您的目标是进行严格的特征重要性排序或特征选择，可能需要结合其他方法，如基于模型（如随机森林、梯度提升树）的特征重要性、递归特征消除（RFE）或Lasso回归等。
通过深入理解LDA的工作原理和lda.coef_的含义，数据科学家可以更准确地解释模型降维的结果，并获得关于原始特征对类别区分贡献度的宝贵洞察。