机器学习python实践（四）特征选择_单变量选择python写一段python代码,用于选择数据集中的一个单变量

《机器学习python实践》书本上给出了源码地址：https://github.com/weizy1981/MachineLearning

特征选择

特征选择的作用：降低数据拟合度，提高算法精度，减少训练时间。

四种特征选择方法：

1.单变量特征选定

统计分析可以用来分析选择对结果影响最大的数据特征。卡方检验是统计样本的实际观测值和理论推断值之间的偏离程度。偏离程度决定了卡方值的大小，卡方值越大，越不符合；卡方值越小，偏差越小，越趋于符合。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from numpy import set_printoptions
 
#单变量特征选择
test=SelectKBest(score_func=chi2,k=4)
fit=test.fit(X,Y)
set_printoptions(precision=3)
print(fit.scores_)
features=fit.transform(X)
print(features)

2. 递归特征选定

递归特征消除使用一个基模型来进行多轮训练，每一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的训练。

#递归特征消除
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
#特征选定
model=LogisticRegression()
rfe=RFE(model,3)
fit=rfe.fit(X,Y)
print("特征个数：")
print(fit.n_features_)
print("被选定的特征：")
print(fit.support_)
print('特征排名：')
print(fit.ranking_)

3. 主成分分析

主成分分析PCA使用线性代数来转换压缩数据，又称为数据降维。

常见的数据降维方法除了PCA，还有线性判别分析LDA。

#PCA
from sklearn.decomposition import PCA
pca=PCA(n_components=3)
fit = pca.fit(X)
print("解释方差为：%s" % fit.explained_variance_ratio_)
print(fit.components_)

4. 特征的重要性

袋装决策树算法、随机森林和计算随机树算法都可以用来计算数据特征的重要性。

#ExtraTreesClassifier
from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier
model=ExtraTreesClassifier()
fit=model.fit(X,Y)
print(fit.feature_importances_)

参考《机器学习python实践》，魏贞原，2018.