32、可解释性的特征选择与工程

可解释性的特征选择与工程

在机器学习领域，模型的可解释性至关重要。本文将深入探讨特征选择和工程在提高模型可解释性方面的作用，并通过一个非营利组织的募捐案例进行详细说明。

1. 特征选择与工程概述

特征选择是提高模型可解释性的有效方法之一。虽然人们通常认为复杂模型能够自动筛选特征，但实际上并非如此。过多的无关特征会影响学习过程，导致过拟合。因此，特征选择是避免过拟合的重要第一步。

本章将涵盖以下主要内容：
- 理解无关特征的影响
- 回顾基于过滤的特征选择方法
- 探索嵌入式特征选择方法
- 发现包装、混合和高级特征选择方法
- 考虑特征工程

2. 技术要求

本案例使用了多个Python库，包括 mldatasets 、 pandas 、 numpy 、 scipy 、 mlxtend 、 genetic_selection 、 xgboost 、 sklearn 、 matplotlib 和 seaborn 。安装这些库的说明可在相关文档中找到。本章的GitHub代码位于：https://github.com/PacktPublishing/Interpretable-Machine-Learning-with-Python/tree/master/Chapter10/ 。