【Python】特征选择方法_python 特征选择代码

​​​​​​特征选择作用：

1. 减少特征数量、降维，加强模型的泛化能力，减少过拟合

2. 增强对特征和特征值之间的理解

特征选择方法：

Pearson相关系数——单变量选择

该方法衡量变量之间的线性相关性，取值范围为【-1，1】、

-1表示完全负相关；0表示完全没有线性关系；+1表示完全正相关。

优点：速度快，易于计算

缺点：只能衡量线性相关性

Python代码：使用scipy.stats的 pearsonr函数：

import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
 
np.random.seed(0)
size = 300
x = np.random.normal(0, 1, size)
y = x + np.random.normal(0, 1, size)
print("Pearsonr", pearsonr(x, y))

随机森林回归——单变量选择

思路：直接使用机器学习算法针对每个单独的特征和因变量建立预测模型。

Python代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold,cross_val_score,ShuffleSplit
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
 
#Load boston housing dataset as an example
bost