特征工程（3）：特征选择

在建立模型之前，我们已经按照特征构建的方法得到了数据集，但是这样的数据集可能存在大量的特征，特征之间可能存在相关性，也可能存在冗余特征，因此需对数据集进行降维处理，以得到最优子集，这个过程叫做特征选择。

特征选择的常用方法通常可分为三类：直接法、单变量特征选择、多变量特征选择。

1. 直接法

2. 单元法

2.1 相关系数

2.2 信息增益

2.3 Gini系数

2.4 单因素方差分析

2.5 卡方检验

3. 多元法

3.1 逐步回归

3.2 随机森林

3.3 遗传算法

单元法：即单变量，对每个特征依次进行评价，然后把不满足要求的排除，以达到特征选择的目的。

多元法：即多变量，一次针对多个变量，通过评价各个组合的得分，最终选择最优的特征组合，作为多变量特征选择的结果。

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