- 方差筛选
- 皮尔逊相关系数筛选
- lasso筛选
- 树模型重要性
- shap重要性
- 递归特征消除REF
面对高维特征，为了减少算力浪费和冗余特征的干扰，通常都会进行特征降维处理。如基因数据、微生物数据、传感器数据等，特征较多
特征降维一般有2种策略：
1. 特征筛选：从n个特征中筛选出m个特征，比如方差筛选，剔除方差过小的特征；利用皮尔逊相关系数筛选；lasso筛选（lasso自带的系数可以理解为重要性）、利用树模型自带的重要性、shap重要性等筛选；特征递归方法
2. 特征组合：从n个特征中组合出m个特征，如pca等
今天主要学习特征筛选：
方差筛选（简单有效）
它的核心逻辑是：特征的方差反映了数据的变化程度，方差很小的特征几乎没有变化，对模型的预测帮助不大。比如，一个特征的值在所有样本中几乎都一样（方差接近0），那么它对区分不同类别或预测结果几乎没有贡献。因此，方差筛选会设定一个方差阈值，剔除方差低于这个阈值的特征，保留那些变化较大的特征，从而减少特征数量，提高模型效率。
这种方法特别适合处理高维数据，能快速去掉不重要的特征，但它不考虑特征与目标变量之间的关系，可能会误删一些低方差但有意义的特征。
# 打印标题，表明这是方差筛选的部分
print("--- 方差筛选 (Variance Threshold) --- ")
# 导入需要的工具库
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold # 方差筛选工具，用于剔除方差小的特征
import time # 用于记录代码运行时间，方便比较效率
# 记录开始时间，后面会计算整个过程耗时
start_time = time.time()
# 创建方差筛选器，设置方差阈值为0.01
# 阈值是指方差的最小值，低于这个值的特征会被删除（可以根据数据情况调整阈值）
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)
# 对训练数据进行方差筛选，fit_transform会计算每个特征的方差并剔除不满足阈值的特征
# X_train是原始训练数据，X_train_var是筛选后的训练数据
X_train_var = selector.fit_transform(X_train)
# 对测试数据应用同样的筛选规则，transform会直接用训练数据的筛选结果处理测试数据
# X_test是原始测试数据，X_test_var是筛选后的测试数据
X_test_var = selector.transform(X_test)
# 获取被保留下来的特征名称
# selector.get_support()返回一个布尔值列表，表示哪些特征被保留
# X_train.columns是特征的名称，结合布尔值列表可以提取保留特征的名字
selected_features_var = X_train.columns[selector.get_support()].tolist()
# 打印筛选后保留的特征数量和具体特征名称，方便查看结果
print(f"方差筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_var)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_var}")
# 创建一个逻辑回归模型，用于在筛选后的数据上进行训练和预测
# 保持与基准模型一致，使用相同的参数设置
lr_model_var = LogisticRegression(random_state=42)
# 在筛选后的训练数据上训练模型
# X_train_var是筛选后的特征数据，y_train是对应的目标标签
lr_model_var.fit(X_train_var, y_train)
# 使用训练好的模型对筛选后的测试数据进行预测
# X_test_var是筛选后的测试特征数据，lr_pred_var是预测结果
lr_pred_var = lr_model_var.predict(X_test_var)
# 记录结束时间，计算整个训练和预测过程的耗时
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
# 打印模型在测试集上的分类报告，展示模型的性能
print("\n方差筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, lr_pred_var))
# 打印混淆矩阵，展示模型预测的详细结果
print("方差筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, lr_pred_var))--- 方差筛选 (Variance Threshold) ---
方差筛选后保留的特征数量: 25
保留的特征: ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak', 'sex_1', 'cp_1', 'cp_2', 'cp_3', 'fbs_1', 'restecg_1', 'restecg_2', 'exang_1', 'slope_1', 'slope_2', 'ca_1', 'ca_2', 'ca_3', 'ca_4', 'thal_1', 'thal_2', 'thal_3', 'thalach_age_ratio', 'bp_chol_risk', 'st_depression_ratio']
训练与预测耗时: 0.0123 秒
方差筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.87 0.93 0.90 29
1 0.93 0.88 0.90 32
accuracy 0.90 61
macro avg 0.90 0.90 0.90 61
weighted avg 0.90 0.90 0.90 61
方差筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：
[[27 2]
[ 4 28]]因为这个数据集特征本来就不是很多，主要来熟悉流程。
皮尔逊相关系数筛选
核心是通过计算 每个特征与目标变量的线性相关程度 来筛选重要特征。
关键要点：
1. 1.
原理 ：皮尔逊相关系数（范围-1到1）衡量两个连续变量的线性相关强度——绝对值越大，相关性越强（接近1正相关，接近-1负相关，0无线性相关）。
2. 2.
筛选逻辑 ：计算所有特征与目标变量的相关系数，保留绝对值超过设定阈值的特征（如|r|>0.3），剔除低相关特征。
3. 3.
适用场景 ：主要用于 目标变量为连续型 的任务；若目标是分类变量（如0/1标签），需先将其编码为数值（如one-hot编码）再计算。
简单说，就是挑出与目标变量“线性关系最密切”的特征，减少冗余，提升模型效率。
# 打印标题，表明这是皮尔逊相关系数筛选的部分
print("--- 皮尔逊相关系数筛选 (Pearson Correlation) --- ")
# 导入需要的工具库
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_classif # 用于分类问题的ANOVA F值
import time
# 记录开始时间
start_time = time.time()
# 计算特征与目标变量之间的皮尔逊相关系数
# 注意：SelectKBest默认使用f_classif（ANOVA F值），对于分类问题更合适
# 我们可以通过mutual_info_classif获取互信息，或者使用SelectKBest配合相关系数
# 对于分类问题，使用f_classif（ANOVA F值）来衡量特征重要性
selector_pearson = SelectKBest(score_func=f_classif, k=10) # 选择前10个最重要的特征
# 拟合数据并转换
X_train_pearson = selector_pearson.fit_transform(X_train, y_train)
X_test_pearson = selector_pearson.transform(X_test)
# 获取被保留下来的特征名称
selected_features_pearson = X_train.columns[selector_pearson.get_support()].tolist()
# 打印筛选后保留的特征数量和具体特征名称
print(f"皮尔逊相关系数筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_pearson)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_pearson}")
# 创建逻辑回归模型
lr_model_pearson = LogisticRegression(random_state=42)
# 在筛选后的训练数据上训练模型
lr_model_pearson.fit(X_train_pearson, y_train)
# 预测
lr_pred_pearson = lr_model_pearson.predict(X_test_pearson)
# 记录结束时间
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
# 打印分类报告
print("\n皮尔逊相关系数筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, lr_pred_pearson))
# 打印混淆矩阵
print("皮尔逊相关系数筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, lr_pred_pearson))
--- 皮尔逊相关系数筛选 (Pearson Correlation) ---
皮尔逊相关系数筛选后保留的特征数量: 10
保留的特征: ['thalach', 'oldpeak', 'sex_1', 'cp_2', 'exang_1', 'slope_1', 'slope_2', 'ca_1', 'thal_2', 'thal_3']
训练与预测耗时: 0.0279 秒
皮尔逊相关系数筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.84 0.90 0.87 29
1 0.90 0.84 0.87 32
accuracy 0.87 61
macro avg 0.87 0.87 0.87 61
weighted avg 0.87 0.87 0.87 61
皮尔逊相关系数筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：
[[26 3]
[ 5 27]]
--- 特征选择方法比较 ---
原始特征数量: 25
方差筛选保留特征数量: 25
皮尔逊相关系数筛选保留特征数量: 10
基准模型准确率: 0.9016
方差筛选模型准确率: 0.9016
皮尔逊相关系数筛选模型准确率: 0.8689
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种结合特征选择和模型训练的方法。它的核心逻辑是：在进行线性回归的同时，通过引入L1正则化项（即惩罚项），强制将一些不重要特征的回归系数压缩到0，从而实现特征筛选。换句话说，Lasso会自动“挑选”对预测目标有贡献的特征（系数不为0），而剔除无关或冗余的特征（系数为0）。这种方法特别适合处理高维数据，可以减少特征数量，提高模型的解释性和计算效率。
# 打印标题，表明这是Lasso筛选的部分
print("--- Lasso筛选 (L1正则化) --- ")
# 导入需要的工具库
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionCV
import time
# 记录开始时间
start_time = time.time()
# 创建Lasso逻辑回归模型（使用L1正则化）
# Cs参数表示正则化强度的候选值数量，cv表示交叉验证折数
lasso_model = LogisticRegressionCV(penalty='l1', solver='liblinear', Cs=10, cv=5, random_state=42)
# 拟合数据
lasso_model.fit(X_train, y_train)
# 获取非零系数的特征（即被选中的特征）
selected_features_lasso = X_train.columns[lasso_model.coef_[0] != 0].tolist()
# 筛选特征
X_train_lasso = X_train[selected_features_lasso]
X_test_lasso = X_test[selected_features_lasso]
# 打印筛选后保留的特征数量和具体特征名称
print(f"Lasso筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_lasso)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_lasso}")
# 使用筛选后的特征重新训练逻辑回归模型
lr_model_lasso = LogisticRegression(random_state=42)
lr_model_lasso.fit(X_train_lasso, y_train)
# 预测
lr_pred_lasso = lr_model_lasso.predict(X_test_lasso)
# 记录结束时间
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
# 打印分类报告
print("\nLasso筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, lr_pred_lasso))
# 打印混淆矩阵
print("Lasso筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, lr_pred_lasso))
--- Lasso筛选 (L1正则化) ---
Lasso筛选后保留的特征数量: 22
保留的特征: ['age', 'trestbps', 'chol', 'thalach', 'oldpeak', 'sex_1', 'cp_1', 'cp_2', 'cp_3', 'fbs_1', 'restecg_1', 'exang_1', 'slope_2', 'ca_1', 'ca_2', 'ca_3', 'ca_4', 'thal_2', 'thal_3', 'thalach_age_ratio', 'bp_chol_risk', 'st_depression_ratio']
训练与预测耗时: 0.0945 秒
Lasso筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.84 0.93 0.89 29
1 0.93 0.84 0.89 32
accuracy 0.89 61
macro avg 0.89 0.89 0.89 61
weighted avg 0.89 0.89 0.89 61
Lasso筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：
[[27 2]
[ 5 27]]
--- 特征选择方法比较 ---
原始特征数量: 25
方差筛选保留特征数量: 25
皮尔逊相关系数筛选保留特征数量: 10
Lasso筛选保留特征数量: 22
基准模型准确率: 0.9016
方差筛选模型准确率: 0.9016
皮尔逊相关系数筛选模型准确率: 0.8689
Lasso筛选模型准确率: 0.8852要注意，lasso本质上是回归模型，实际上用这个方法来筛选也是用回归模型对分类问题建模结束了，然后打印特征重要度，她是把0和1目标变量视为连续值来进行回归的。效果会差一点，不符合逻辑，但是确实可以计算
树模型重要性筛选
基于决策树、随机森林等树模型，通过计算特征在节点分裂时的贡献度（如信息增益）评估重要性，简单直观、能处理特征交互，但可能高估相关特征中某一个的重要性，适用于快速初步筛选。
SHAP重要性筛选
基于博弈论Shapley值，量化每个特征对预测的边际贡献，同时考虑特征依赖关系，理论严谨、能解释单个预测结果（正负影响方
向），计算成本较高，适用于需深入理解特征影响的场景。
递归特征消除(RFE)
迭代式特征选择方法：从所有特征开始，训练模型→移除最不重要特征→重复，直到目标特征数。考虑特征交互、无需人为设阈值，计算复杂度高（需多次训练模型），适用于系统减少特征维度的场景。
# 打印标题，表明这是树模型重要性筛选的部分
print("--- 树模型重要性筛选 (Random Forest) --- ")
# 导入需要的工具库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import time
# 记录开始时间
start_time = time.time()
# 创建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
# 获取特征重要性
feature_importance = rf_model.feature_importances_
# 排序并选择前10个重要特征
indices = np.argsort(feature_importance)[::-1][:10]
selected_features_rf = X_train.columns[indices].tolist()
# 筛选特征
X_train_rf = X_train[selected_features_rf]
X_test_rf = X_test[selected_features_rf]
# 打印筛选后保留的特征数量和具体特征名称
print(f"树模型重要性筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_rf)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_rf}")
# 使用筛选后的特征重新训练逻辑回归模型
lr_model_rf = LogisticRegression(random_state=42)
lr_model_rf.fit(X_train_rf, y_train)
# 预测
lr_pred_rf = lr_model_rf.predict(X_test_rf)
# 记录结束时间
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
# 打印分类报告
print("\n树模型重要性筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, lr_pred_rf))
# 打印混淆矩阵
print("树模型重要性筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, lr_pred_rf))
# 打印标题，表明这是SHAP重要性筛选的部分
print("--- SHAP重要性筛选 --- ")
# 导入需要的工具库
import shap
import time
# 记录开始时间
start_time = time.time()
# 使用随机森林模型进行SHAP分析
# 创建解释器
explainer = shap.TreeExplainer(rf_model)
# 计算SHAP值
shap_values = explainer.shap_values(X_train)
# 获取特征重要性（使用SHAP值的绝对值均值）
shap_importance = np.abs(shap_values[1]).mean(0)
# 排序并选择前10个重要特征
indices = np.argsort(shap_importance)[::-1][:10]
selected_features_shap = X_train.columns[indices].tolist()
# 筛选特征
X_train_shap = X_train[selected_features_shap]
X_test_shap = X_test[selected_features_shap]
# 打印筛选后保留的特征数量和具体特征名称
print(f"SHAP重要性筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_shap)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_shap}")
# 使用筛选后的特征重新训练逻辑回归模型
lr_model_shap = LogisticRegression(random_state=42)
lr_model_shap.fit(X_train_shap, y_train)
# 预测
lr_pred_shap = lr_model_shap.predict(X_test_shap)
# 记录结束时间
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
# 打印分类报告
print("\nSHAP重要性筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, lr_pred_shap))
# 打印混淆矩阵
print("SHAP重要性筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, lr_pred_shap))
# 打印标题，表明这是递归特征消除(RFE)的部分
print("--- 递归特征消除 (RFE) --- ")
# 导入需要的工具库
from sklearn.feature_selection import RFE
import time
# 记录开始时间
start_time = time.time()
# 创建逻辑回归模型作为RFE的基模型
estimator = LogisticRegression(random_state=42)
# 创建RFE对象，选择10个特征
rfe = RFE(estimator=estimator, n_features_to_select=10, step=1)
# 拟合数据
rfe.fit(X_train, y_train)
# 获取被保留下来的特征名称
selected_features_rfe = X_train.columns[rfe.support_].tolist()
# 筛选特征
X_train_rfe = X_train[selected_features_rfe]
X_test_rfe = X_test[selected_features_rfe]
# 打印筛选后保留的特征数量和具体特征名称
print(f"RFE筛选后保留的特征数量: {len(selected_features_rfe)}")
print(f"保留的特征: {selected_features_rfe}")
# 使用筛选后的特征重新训练逻辑回归模型
lr_model_rfe = LogisticRegression(random_state=42)
lr_model_rfe.fit(X_train_rfe, y_train)
# 预测
lr_pred_rfe = lr_model_rfe.predict(X_test_rfe)
# 记录结束时间
end_time = time.time()
print(f"训练与预测耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒")
# 打印分类报告
print("\nRFE筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：")
print(classification_report(y_test, lr_pred_rfe))
# 打印混淆矩阵
print("RFE筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：")
print(confusion_matrix(y_test, lr_pred_rfe))
--- 树模型重要性筛选 (Random Forest) ---
树模型重要性筛选后保留的特征数量: 10
保留的特征: ['thal_2', 'thalach', 'exang_1', 'oldpeak', 'age', 'thalach_age_ratio', 'st_depression_ratio', 'chol', 'bp_chol_risk', 'trestbps']
训练与预测耗时: 0.1133 秒
树模型重要性筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.81 0.86 0.83 29
1 0.87 0.81 0.84 32
accuracy 0.84 61
macro avg 0.84 0.84 0.84 61
weighted avg 0.84 0.84 0.84 61
树模型重要性筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：
[[25 4]
[ 6 26]]
--- SHAP重要性筛选 ---
SHAP重要性筛选后保留的特征数量: 10
保留的特征: ['thal_2', 'exang_1', 'thal_3', 'oldpeak', 'thalach', 'slope_2', 'ca_1', 'age', 'cp_2', 'sex_1']
训练与预测耗时: 0.1685 秒
SHAP重要性筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.81 0.90 0.85 29
1 0.90 0.81 0.85 32
accuracy 0.85 61
macro avg 0.85 0.85 0.85 61
weighted avg 0.86 0.85 0.85 61
SHAP重要性筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：
[[26 3]
[ 6 26]]
--- 递归特征消除 (RFE) ---
RFE筛选后保留的特征数量: 10
保留的特征: ['oldpeak', 'sex_1', 'cp_2', 'cp_3', 'exang_1', 'slope_1', 'ca_1', 'ca_2', 'ca_3', 'thal_3']
训练与预测耗时: 0.0443 秒
RFE筛选后逻辑回归在测试集上的分类报告：
precision recall f1-score support
0 0.86 0.86 0.86 29
1 0.88 0.88 0.88 32
accuracy 0.87 61
macro avg 0.87 0.87 0.87 61
weighted avg 0.87 0.87 0.87 61
RFE筛选后逻辑回归在测试集上的混淆矩阵：
[[25 4]
[ 4 28]]
--- 特征选择方法比较 ---
原始特征数量: 25
方差筛选保留特征数量: 25
皮尔逊相关系数筛选保留特征数量: 10
Lasso筛选保留特征数量: 22
树模型重要性筛选保留特征数量: 10
SHAP重要性筛选保留特征数量: 10
RFE筛选保留特征数量: 10
基准模型准确率: 0.9016
方差筛选模型准确率: 0.9016
皮尔逊相关系数筛选模型准确率: 0.8689
Lasso筛选模型准确率: 0.8852
树模型重要性筛选模型准确率: 0.8361
SHAP重要性筛选模型准确率: 0.8525
RFE筛选模型准确率: 0.8689
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