特征选择

一、什么是特征选择？
特征选择是对 根据所研究的问题 的 数据 根据数据字段与标签或者结果之间的相关程度进行选择，是效率(所研究问题的数据对问题结果的有效影响)达到最大化。

二、为什么要进行特征选择？

1. 维度灾难 - 过度拟合 : 一般经验是当数据中的列数多于行数，可能会对模型产生不好的影响，即模型会过度地拟合数据，导致模少泛化能力。此外，大量特征使得模型体积庞大，耗时，并且难以在生产中实施。
2. 可解释性:希望模型简单并可解释。当有非常多的特征时，将会失去可解释性。
3. garbage in - garbage out : 很多数时候，我们会有许多非信息化特征。例如，名称或ID变量这些无意义的特征，如果不进行特征选择，那么这些质量比较差的输入特征也就会产生质量差的输出。

三、如何进行特征选择？

核心就是只选择有用的特征，可以通过很多方式来做，通常可以分为三种。

• 基于过滤器：指定一些指标并基于此过滤特征，例如：相关性/卡方检验。
• 基于包装器：包装器方法将选择一组特征视为搜索问题，例如：递归特征消除方法。
• 嵌入式：嵌入式方法使用具有内置特征选择方法的算法，例如：Lasso和RF有自己的特征选择方法。

进行特征选择之前一般需要做一些预处理，如删除空值和独热编码、错误值等等。

1 . 皮尔逊相关系数（pearson）:这是一种基于过滤器的方法。

2.卡方检验（chi-squared）

这也是基于过滤器的方法。

在这种方法中，计算目标和数值变量之间的卡方度量，只选择具有最大卡方值的变量。

3. 递归特征消除
这是一种基于包装器的方法。正如之前所说，包装器方法将特征选择视为搜索问题。

递归特征消除（RFE）的目标是通过递归地考虑越来越小的特征集来选择特征。首先，在初始特征集上训练估计器，并且通过 coef_ 属性或通过 feature_importances_ 属性获得每个特征的重要性。然后，从当前的一组特征中删除最不重要的特征。在修剪的集合上递归地重复该过程，直到最终到达所需数量的要选择的特征。

4. Lasso：从模型中选择
这是一种嵌入式方法。如前所述，嵌入式方法使用具有内置特征选择方法的算法。
例如，Lasso和RF有自己的特征选择方法。Lasso Regularizer强制将许多特征权重归零。

5. 基于树：SelectFromModel

还可以使用随机森林，根据特征的重要性选择特征。

使用每个决策树中的节点杂质计算特征的重要性。在随机森林中，最终的特征重要性是所有决策树特征重要性的平均值。也可以使用LightGBM，或者XGBoost对象，只要它有一个feature_importances_属性。

6.将多种选择器组合使用
尝试组合多种选择方法进行特征筛选，计算各种特征出现的频次，并按照频次对特征排序，或者以概率的角度对多种选择器的结果进行筛选。

7.根据经验进行特征选择
根据自己的经验在所研究问题的数据上进行特征选择，当然这是风险第二大的，因为风险最大的是你直接使用数据训练算法(俗称算法盲人、或者喂数据)，而不去探究数据里的信息。