37、变量/特征选择与正则化线性建模

变量/特征选择与正则化线性建模

在数据科学和预测分析领域，变量/特征选择以及正则化线性建模是至关重要的技术，它们有助于提高模型的可靠性、预测准确性和结果的可解释性。本文将详细介绍特征选择方法，并通过实际案例展示其应用，同时探讨正则化线性建模的相关内容。

1. 特征选择方法概述

特征选择是从原始特征集中选择最相关、最有用的特征子集的过程，主要有三种类型：
- 过滤法（Filter） ：基于特征的统计特性，如相关性、方差等，对特征进行排序和筛选，不依赖于具体的模型。
- 包装法（Wrapper） ：将特征选择过程与特定的学习算法相结合，通过不断尝试不同的特征子集，评估模型的性能来选择最优子集。
- 嵌入法（Embedded） ：在模型训练过程中自动进行特征选择，例如正则化方法在优化目标函数时会对特征的系数进行约束，从而实现特征选择。

2. 案例研究：肌萎缩侧索硬化症（ALS）

在ALS研究中，我们使用了Boruta算法进行特征选择，并与递归特征消除（RFE）和逐步特征选择方法进行了比较。

2.1 Boruta特征选择

Boruta算法通过创建影子特征来评估原始特征的重要性，最终确定“确认”（Confirmed）、“暂定”（Tentative）和“拒绝”（Rejected）的特征。以下是报告Boruta“确认”和“暂定”特征的代码：

# report the Boruta "Confirmed" &