8、特征选择

特征选择的常用方法包括：

（1）过滤（Filter）

• 去掉取值变化小的特征
• 单变量特征选择 

（2）封装（Wrapper）

• 递归特征消除

（3）嵌入（Embedding）

• 使用SelectFromModel选择特征 
• 将特征选择过程融入pipeline 

用过滤法对以下数据进行特征选择：

                             [[0,2,0,3],

                              [0,1,4,3],

                              [0,1,1,3]]

其中，

Variance Threshold（threshold =1.0）为方差选择法，通过sklearn.feature_selection库调用。

关于threshold

训练集方差低于此阈值的特征将被删除。默认值是保留所有方差为非零的特征，

即删除所有样本中具有相同值的特征。

代码如下：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

X = [[0, 2, 0, 3],
     [0, 1, 4, 3],
     [0, 1, 1, 3]]
sel = VarianceThreshold(threshold=1.0)
sel.fit_transform(X)

 具体分析——方差选择法

• 先计算各个特征的方差

import numpy as np
data = np.mat(X)
for i in range(4):
    print("第 {0:d}".format(i) + " 列的方差值 {0:f}".format(np.var(data[:, i])))

• 选择方差大于阈值（threshold =1.0）的特征，即只有第2列满足要求。