特征工程系列：特征筛选的原理与实现（上）

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关于作者：JunLiang，一个热爱挖掘的数据从业者，勤学好问、动手达人，期待与大家一起交流探讨机器学习相关内容~

0x00 前言

数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。由此可见，特征工程在机器学习中占有相当重要的地位。在实际应用当中，可以说特征工程是机器学习成功的关键。

那特征工程是什么？

特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。

特征工程又包含了Feature Selection（特征选择）、Feature Extraction（特征提取）和Feature construction（特征构造）等子问题，本章内容主要讨论特征选择相关的方法及实现。

在实际项目中，我们可能会有大量的特征可使用，有的特征携带的信息丰富，有的特征携带的信息有重叠，有的特征则属于无关特征，如果所有特征不经筛选地全部作为训练特征，经常会出现维度灾难问题，甚至会降低模型的准确性。因此，我们需要进行特征筛选，排除无效/冗余的特征，把有用的特征挑选出来作为模型的训练数据。

0x01 特征选择介绍

1.特征按重要性分类

• 相关特征：

  对于学习任务（例如分类问题）有帮助，可以提升学习算法的效果；

• 无关特征：

  对于我们的算法没有任何帮助，不会给算法的效果带来任何提升；