26、机器学习特征工程：特征选择、因子分析与主成分分析

机器学习特征工程：特征选择、因子分析与主成分分析

在机器学习中，特征工程是至关重要的一环，它能够帮助我们从原始数据中提取出更有价值的信息，从而提高模型的性能。本文将详细介绍特征选择、因子分析和主成分分析等重要的特征工程技术。

1. 特征选择方法

特征选择是从众多特征中挑选出最具代表性和相关性的特征，以提高模型的效率和性能。常见的特征选择方法有穷举特征选择和嵌入式方法。

1.1 穷举特征选择

穷举特征选择会在所有可能的特征子集中，通过优化特定机器学习算法的性能指标，选出最佳的特征子集。例如，当分类器为逻辑回归，且数据集包含四个特征时，算法会评估以下所有特征组合：
- 所有可能的单特征组合
- 所有可能的双特征组合
- 所有可能的三特征组合
- 所有四个特征的组合

然后选择能使逻辑回归分类器性能最佳（如分类准确率最高）的组合。不过，这种穷举搜索的计算成本非常高，在实际应用中很少使用。

1.2 嵌入式方法

嵌入式方法将特征选择作为模型训练过程的一部分。例如，决策树在每个训练步骤中自然地进行特征选择，因为它会选择树划分的一个元素。另一个例子是标准化器 ℓ1，它可以添加到任何特定模型的训练目标中。ℓ1 趋势鼓励模型使用较少的特征而非大量特征，因此也被称为模型的稀疏性限制。嵌入式方法虽然不如某些方法强大，但计算成本较低，并且与过滤器相比，它能选择特定于模型的特征，在计算成本和结果质量之间取得了平衡。

解决特征选择问题的步骤可总结如下：
1. 是否了解问题领域？如果是，创建一组增强的“临时”特征。
2. 特征是否合适？如果不合适