特徵選擇方法怎麼結合

❶ 特徵工程-特徵選擇、特徵表達、特徵預處理

特徵工程是數據分析中的核心步驟，涉及特徵選擇、特徵表達、特徵預處理等多個方面。本文主要聚焦於特徵選擇部分，旨在總結常用的方法與策略，為數據分析實踐提供參考。

一、特徵選擇

特徵選擇是特徵工程的第一步，它直接影響機器學習演算法的性能。面對成百上千的特徵，如何挑選出最合適的那一部分？

1. 特徵來源與選擇

特徵的來源通常有兩種：一是通過業務領域專家整理的特徵數據；二是從現有特徵中通過數據挖掘手段尋找高級特徵。

過濾法是基於統計學原理對特徵進行評分，常用方法包括：

• 方差篩選：基於特徵方差大小，方差大的特徵被認為更具有信息價值。


• 相關系數：用於連續值特徵，計算特徵與目標變數之間的相關性。


• 卡方檢驗、F檢驗、t檢驗：用於分析特徵與目標變數之間的關聯性，選擇相關性高特徵。


• 互信息：從資訊理論角度衡量特徵與目標變數之間的依賴程度。

過濾法簡潔高效，但可能錯過與目標變數間接關聯的特徵。

包裝法通過優化目標函數（如預測准確性）來選擇特徵，常見的演算法有遞歸特徵消除（RFE）。

RFE演算法在訓練模型後，依據模型系數的大小依次剔除影響最小的特徵，直至滿足所需特徵數量。

嵌入法直接在訓練過程中評估特徵的重要性，如使用L1、L2正則化選擇特徵系數較大的特徵。

此外，決策樹、GBDT等演算法在訓練後可輸出特徵重要度，用於特徵選擇。

2. 尋找高級特徵

在已有特徵的基礎上，通過計算特徵間的組合（加和、差、積、商）可以生成高級特徵，用於提升模型性能。

高級特徵的生成需結合業務需求，避免特徵爆炸，應適度使用。

3. 特徵選擇總結

特徵選擇是特徵工程的核心，應綜合考慮統計學指標、模型性能和業務背景。過濾法、包裝法和嵌入法是常用策略，選擇高級特徵時需靈活運用。

通過有效特徵選擇，可以顯著提升模型的准確性和泛化能力，優化數據分析流程。