机器学习---特征选择

当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征：

• 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。
• 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除移除低方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。

根据特征选择的形式又可以将特征选择方法分为3种：

• Filter：过滤法，按照发散性或者相关性对各个特征进行评分，设定阈值或者待选择阈值的个数，选择特征。
• Wrapper：包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。
• Embedded：嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。类似于Filter方法，但是是通过训练来确定特征的优劣。

特征选择主要有两个目的：

• 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合；
• 增强对特征和特征值之间的理解。

特征选择：

https://blog.youkuaiyun.com/coffee_cream/article/details/61423223

https://blog.youkuaiyun.com/shingle_/article/details/51725054

https://blog.youkuaiyun.com/u012328159/article/details/53954522

特征选择常用算法综述：

http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924088.html