本文将对Python特征选择工具包做一份详细的解答和介绍。
一、概述
特征选择是机器学习中十分重要的部分，它可以帮助我们选择最相关的特征，从而减少过拟合和提高模型的准确性。Python 特征选择模块提供了一组用于选择特征的函数和类。这些方法可用于因子降维，数据预处理，输入选择等任务。
二、主要特征选择方法
特征选择方法通常分为三类：过滤方法、包装方法和嵌入方法。
过滤选择方法
过滤选择方法是独立于任何学习算法，首先根据特征之间的统计显着性依次排除特征，然后再尝试不同的学习器。这种方法的优点是简单、快速，但是无法发挥特征选择与学习器之间的交互作用。
代码示例：
from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2 # 读取数据 X, y = load_iris(return_X_y=True) # 使用卡方统计量，选择K个最佳特征 X_new = SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(X, y)
包装选择方法
包装选择方法根据某个评估标准对候选特征进行训练和测试，直到找到最优特征集。这样就允许学习算法发挥特征选择与模型学习器之间的交互作用，但是这种方法计算昂贵，计算效率低。
代码示例：
from sklearn.svm import SVC from sklearn.feature_selection import RFE # 读取数据 X, y = load_iris(return_X_y=True) # 创建 SVC 学习机 svc = SVC(kernel="linear", C=1) # 递归式特征消除 rfe = RFE(estimator=svc, n_features_to_select=2, step=1) rfe.fit(X, y) X_new = rfe.transform(X)
嵌入式选择方法
嵌入式选择方法将特征选择与模型选择过程融为一体。在模型学习器训练过程中，逐步剔除特征，只保留有显著意义的特征，这种方法的特点是速度极慢，但是精度很高。
代码示例：
from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.feature_selection import SelectFromModel # 读取数据 X, y = load_iris(return_X_y=True) # 基于 L1 正则化的 LinaearSVC 学习器，选择 K 个最佳特征 lsvc = LinearSVC(C=0.01, penalty="l1", dual=False) X_new = SelectFromModel(lsvc, prefit=True).transform(X)
三、特征选择使用案例
这里我们使用一个例子说明基本使用方法
代码示例：
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2
# 加载手写数字数据集
X, y = load_digits(return_X_y=True)
# 特征选择
X_new = SelectKBest(chi2, k=20).fit_transform(X, y)
# 模型选择
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
scores_new = cross_val_score(clf, X_new, y, cv=5)
print("normal features: ", scores.mean())
print("selected features: ", scores_new.mean())
四、总结
Python 特征选择包提供了大量的特征选择函数和类，可以根据自己的需求进行选择。首先需要根据具体问题和数据集判断适用哪种方法，在选择特征和模型之间需要保持平衡，避免过拟合和欠拟合。