机器学习中的特征选择：使用 scikit-learn 的指南

引言

机器学习中的特征选择：使用 scikit-learn 的指南

特征选择是在机器学习过程中识别和选择对预测模型最重要的特征的过程。通过移除不相关或多余的特征，特征选择可以改善模型性能并提高可解释性。scikit-learn 提供了一系列用于特征选择的工具，使数据科学家可以轻松地应用这些技术。

scikit-learn 中的特征选择方法

scikit-learn 提供了多种用于特征选择的算法，包括：

基于过滤器的特征选择：使用统计检验（如卡方检验或信息增益）去除低相关性或多余的特征。 基于包装器的特征选择：使用机器学习模型（如决策树）评估特征子集的性能，然后选择最佳子集。 基于嵌入式的特征选择：在模型训练过程中惩罚不重要的特征，使其权重降低。

使用 scikit-learn 进行特征选择

使用 scikit-learn 进行特征选择包括以下步骤：

1. 加载数据：导入数据并将其转换为 numpy 数组或 Pandas 数据框。 2. 划分数据集：划分数据集为训练集和测试集。 3. 创建特征选择器：选择并实例化scikit-learn中的特征选择算法。 4. 拟合特征选择器：将特征选择器拟合训练集。 5. 获取选定的特征：从特征选择器中获取选定的特征索引。 6. 训练模型：使用选定的特征训练机器学习模型。 7. 评估模型：在测试集上评估模型的性能。

示例

以下示例展示了如何使用基于过滤器的特征选择器从房屋价格数据集选择特征：

```python import pandas as pd from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

加载数据 data = pd.read_csv('house_prices.csv')

分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('price', axis=1), data['price'], test_size=0.25)

创建特征选择器 selector = SelectKBest(chi2, k=5)

拟合特征选择器 selector.fit(X_train, y_train)

获取选定的特征 selected_features = selector.get_support(indices=True)

训练模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression model = LinearRegression() model.fit(X_train.iloc[:, selected_features], y_train)

评估模型 print(model.score(X_test.iloc[:, selected_features], y_test)) ```

在这种情况下，基于卡方检验的特征选择器选择的前 5 个最重要的特征显着提高了线性回归模型的性能。

结论