1. 前言
当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。
在做数据分析的时候，特征的来源一般有两块，一块是业务已经整理好各种特征数据，我们需要去找出适合我们问题需要的特征；另一块是我们从业务特征中自己去寻找高级数据特征。我们就针对这两部分来分别讨论。
2. 特征选择的方法
通常来说，从两个方面考虑来选择特征：
- 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。
- 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除方差法外，本文介绍的其他方法均从相关性考虑。
特征选择方法有很多，一般分为三类：
- 过滤法（Filter）比较简单，它按照特征的发散性或者相关性指标对各个特征进行评分，设定评分阈值或者待选择阈值的个数，选择合适特征。上面我们提到的方差筛选就是过滤法的一种。
- 包装法（Wrapper），根据目标函数，通常是预测效果评分，每次选择部分特征，或者排除部分特征。
- 集成法（Embedded），它先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小来选择特征。
2.1 Filter
2.1.1 方差选择法
使用方差选择法，先要计算各个特征的方差，然后根据阈值，选择方差大于阈值的特征。使用feature_selection库的VarianceThreshold类来选择特征
2.1.2 相关系数法
使用相关系数法，先要计算各个特征对目标值的相关系数以及相关系数的P值。用feature_selection库的SelectKBest类结合相关系数来选择特征
2.1.3 卡方检验
经典的卡方检验是检验定性自变量对定性因变量的相关性。假设自变量有N种取值，因变量有M种取值，考虑自变量等于i且因变量等于j的样本频数的观察值与期望的差距，构建统计量：
\[ \chi^2=\sum\frac{(A-E}^2}{E} \]
2.1.4 互信息法
经典的互信息也是评价定性自变量对定性因变量的相关性的。
\[ I(X,Y)=∫_X∫_YP(X,Y)log\frac{P(X,Y)}{P(X)P(Y)} \]
2.2 Wrapper
2.2.1 递归特征消除法
递归消除特征法使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。
2.3 Embedded
2.3.1 基于惩罚项的特征选择法
使用带惩罚项的基模型，除了筛选出特征外，同时也进行了降维。使用feature_selection库的SelectFromModel类结合带L1惩罚项的逻辑回归模型
2.3.2 基于树模型的特征选择法
树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择，使用feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型
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