【AI理论学习】Python机器学习中的特征选择

任何数据科学项目的一个重要步骤是选择最具预测性的变量。特征选择的方法有很多种。有些扩展性很好，但只考虑单独的特性，有些计算成本极高，因此只适用于相对较小的数据集，还有一些处于中间位置。

Python 中还有各种特征选择算法的实现，利用了开源库。在一篇文章中涵盖所有这些内容，几乎是不可能的。相反，在本博客中，将介绍用于特性选择的Python库，突出显示每个库中可用的选择方法，然后演示一些特性选择实现。

有关其他功能选择方法的教程和分步代码实现，请查看课程《机器学习中的特征选择》或书籍《Python机器学习的特征选择》。

course: 机器学习中的特征选择：https://www.trainindata.com/p/feature-selection-for-machine-learning
book: Python机器学习中的特征选择：https://leanpub.com/feature-selection-in-machine-learning/

那么如何在Python中特征选择吗?
在进入演示之前，首先简短地回顾一下特征选择和可以用来找到最佳特征子集的不同方法。

特征选择方法

在特征选择中，从数据集中选择一个特征子集来训练机器学习算法。特征选择技术不同于降维，因为它们不会改变变量的原始表示，而只是选择一组较小的特征。通过减少特征的数量，可以提高机器学习模型的性能(即，避免过度拟合) ，同时减少训练时间和创建更多可解释的机器学习模型。
传统的特征选择方法分为过滤法、