特征选择对于机器学习重要性

1.7特征选择

特征选择对机器学习至关重要，个人认为在大部分机器学习任务中特征就决定了效果的上限，模型的选择与组合只是无限逼近于这个上限。

特征选择的主要作用包括：减少特征数量会防止维度灾难，减少训练时间；增强模型泛化能力，减少过拟合；增强对特征和特征值的理解。

常见的特征选择方法如下：

去除取值变化小的特征：如果绝大部分实例的某个特征取值一样，那这个特征起到的作用可能就比较有限，极端情况下如果所有实例的某特征取值都一样，那该特征基本就不起作用。

单变量特征选择法：能够对每一个特征进行测试，衡量该特征和响应变量之间的关系，根据得分扔掉不好的特征。常见方法包括卡法检验、互信息、皮尔森相关系数、距离相关系数、基于学习模型的特征排序(Model based ranking)等。

正则化：L1正则化、L2正则化。

随机森林特征选择：这类方法主要包括平均不纯度减少(mean decrease impurity)和平均精确率减少(Mean decrease accuracy)两种方法。

顶层特征选择法：这类方法主要包括稳定性选择(Stability selection)和递归特征消除(Recursive feature elimination)两种方法。

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