特征工程系列：特征筛选的原理与实现

特征筛选是机器学习中特征工程的一个重要步骤，它的目的是从原始特征集中选择最具有预测能力的特征，以提高模型的性能和效率。在本文中，我们将介绍特征筛选的原理和实现方法，并提供相应的源代码。

特征筛选的原理：
特征筛选的目标是从大量的特征中选择出对目标变量具有强相关性的特征，同时去除无关或冗余的特征。这样做可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险，并提高模型的解释能力和预测性能。

常见的特征筛选方法包括过滤法、包装法和嵌入法。

1. 过滤法（Filter Method）：
   过滤法是一种基于特征间关系的统计方法，它通过计算特征与目标变量之间的关联性来进行特征筛选。常见的关联性度量包括皮尔逊相关系数、互信息、卡方检验等。通过设定一个阈值，我们可以选择与目标变量具有较高关联性的特征。

下面是一个使用皮尔逊相关系数进行特征筛选的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr