特征工程:特征选择

目录

一、前言

二、正文

Ⅰ.基于统计方法的特征选择

Ⅱ.基于递归消除特征发

Ⅲ.基于机器学习的方法

三、结语

一、前言

 特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征，常用的方法有基于统计方法的特征选择、利用地柜消除法选择有用的特征、利用机器学习算法选择重要的特征等。

二、正文

Ⅰ.基于统计方法的特征选择

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold,f_classif
from sklearn.datasets import load_wine
wine_x,wine_y=load_wine(return_X_y=True)
print(wine_x.shape)
print(np.unique(wine_y,return_counts=True))
#输出结果
(178, 13)
(array([0, 1,