12、特征选择方法全解析：从递归消除到主成分分析

特征选择方法全解析：从递归消除到主成分分析

1. 特征选择方法概述

特征选择是机器学习中至关重要的一环，它能够帮助我们从众多特征中挑选出最具影响力的特征，从而提高模型的性能和效率。常见的特征选择方法可分为包装法（Wrapper methods）、嵌入法（Embedded methods）和过滤法（Filter methods）。其中，包装法如前向、后向和穷举特征选择等，虽然能提供较好的特征选择结果，但会消耗大量系统资源，因为每次迭代都需要进行模型训练。递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）则是过滤法简单性和包装法信息丰富性之间的一种折衷方法。

1.1 递归特征消除（RFE）

RFE 从所有特征开始，每次移除权重最低的特征（基于系数或特征重要性度量），重复此过程直到找到最佳拟合模型。移除特征时会为其赋予一个排名，反映其被移除的顺序。RFE 可用于回归模型和分类模型。

1.1.1 在回归模型中使用 RFE

以下是在回归模型中使用 RFE 的具体步骤：
1. 导入必要的库 ：

import pandas as pd
from feature_engine.encoding import OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_select