特征工程之特征选择（二）
2. Wrapper Method(包装特征选择算法)
2.1递归式（或称循环式）特征消除(Recursive Feature Elimination, RFE)
1. RFE是一种基于一种机器算法模型如Logistic Regression, SVM等模型进行多轮训练，每次训练都会消除一些特征，然后再从剩下的特征中在重重的训练和消除不中的特征。在这里对特征子集进行高效的搜索，从而找到了最好的子集。
2. 但是搜索出来的特征子集的质量，大部分的时候也要依靠进行特征搜索的基线模型，如普通的回归算法可能在搜索的过程中并非稳定，但是如果使用Ridge岭回归或者其他加入了正则化的模型，就会稳定很多。
想要更详细的了解sklearn的RFE库，建议查看Sklearn-API文档哦。
推荐在IPython中查看此工程，较好观察
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.feature_selection import RFE
import matplotlib.pyplot as plt
digits = load_digits()
print(digits.images.shape)
plt.imshow(digits.images[0])
plt.show()
# 将其转化为二维格式，即(1797, 64)，即每一个样本的特征数为64个特征。
X = digits.images.reshape((len(digits.images), -1))
y = digits.target
print(X.shape, y.shape)
# 接下来我们使用线性合函数的SVC进行特征子集的搜索
svc = SVC(kernel='linear')
# n_features_to_select: 每次选择的特征的数量，如果为None,则选择一半
# step: 如果step>=1，则对应于要移除的step特征数量，如果小于1，则移除百分比step的特征数量
rfe = RFE(estimator=svc, n_features_to_select=1, step=1)
rfe.fit(X, y)
print(rfe.ranking_.shape)
# 特征排名
print(rfe.ranking_)
# 绘画出像素/特征排名图
plt.matshow(rfe.ranking_.reshape(digits.images[0].shape)) # 恢复为8x8shape的图像，更好观察
plt.colorbar()
plt.title("Ranking of pixels with RFE\n")
plt.show()
从以上图可以看出，靠近于居中位置的特征更显得重要点，即说明手写字居中的特征更加重要，周边的特征像素显得不那么重要。
本人github地址，欢迎star/follow，提出错误，谢谢：https://github.com/Gary-Deeplearning/sklearn-study-note
