机器学习特征选择策略总结与实现

特征选择是机器学习中的一个重要步骤，它能够从原始数据中选择出最具有预测能力的特征，提高模型的性能和效率。本文将总结并实现几种常见的特征选择策略，包括过滤法、包装法和嵌入法。

过滤法 (Filter Method)

过滤法是一种基于特征间的统计关系进行筛选的方法，它独立于具体的机器学习算法。常用的过滤法包括相关系数、卡方检验和互信息等。

相关系数 (Correlation Coefficient)

相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关程度，取值范围为-1到1。当相关系数接近于1时，表示两个变量呈正相关；当相关系数接近于-1时，表示两个变量呈负相关；当相关系数接近于0时，表示两个变量不存在线性相关关系。

下面是计算相关系数的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成示例数据
data