什么是特征选择？为什么需要特征选择？有哪些常见的特征选择方法？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

特征选择是一种数据预处理技术,用于从数据集中选择最重要的特征子集。它的主要目的是:

  1. 减少维数灾难:当特征数量巨大时,会导致计算复杂度和空间复杂度急剧增加,影响算法效率。特征选择可以减少冗余特征。
  2. 提高模型性能:去除冗余和噪声特征可以减少过拟合,提高模型的泛化能力。
  3. 提高数据可视化效果:选择关键特征可以产生更加清晰的二维或三维可视化效果。

常用的特征选择方法有:

  • 过滤法:基于特征本身的统计信息进行评分和过滤。如卡方检验、互信息法、相关系数法。
  • 封装法:结合具体的机器学习算法进行特征选择。如递归特征消除法、L1正则化的LASSO回归。
  • 集成法:结合过滤法和封装法,采用集成算法进行特征选择。如随机森林特征选择。

代码示例:

卡方检验:

python
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from scipy.stats import chi2

chi_selector = SelectKBest(chi2, k=2)  
chi_selector.fit(x, y)
x_chi = chi_selector.transform(x)

LASSO回归:

python
from sklearn.linear_model import Lasso

lasso = Lasso(alpha=0.01)
lasso.fit(x, y)

feature_mask = np.abs(lasso.coef_) > 0  
x_lasso = x[:,feature_mask]

随机森林:

python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel

sfm = SelectFromModel(RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42),
threshold=”median”)
sfm.fit(x, y)
x_sfm = sfm.transform(x)
“`

特征选择是数据挖掘中常用的预处理方法之一,理解不同特征选择算法的原理和特点,可以帮助我们选择最为合适的特征子集。