数据挖掘：特征选择方法详解

数据挖掘：特征选择方法详解

数据挖掘是指从大量的数据中寻找出有价值的信息和模式的过程，而特征选择则是数据挖掘中的一个重要环节。在数据挖掘的过程中，我们常常需要面对大量的特征变量，但并非所有的特征都对目标变量的预测有贡献。因此，通过特征选择可以减少计算负担、提高模型稳定性、降低过拟合风险，并且更好地理解数据。

本文将介绍数据挖掘中常用的特征选择方法，包括过滤法、包装法和嵌入法，并给出相应的代码示例。

一、过滤法（Filter Method）

过滤法是最常见的特征选择方法之一，它通过对特征与目标变量之间的相关性进行评估，选择相关性较高的特征。常用的相关性评估指标包括皮尔逊相关系数和互信息等。

代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regressio