問題引出

當我們拿到數(shù)據(jù)并對其進行了數(shù)據(jù)預(yù)處理，但還不能直接拿去訓(xùn)練模型，還需要選擇有意義的特征（即特征選擇），這樣做有四個好處：

1、避免維度災(zāi)難

2、降低學(xué)習(xí)難度

3、減少過擬合

4、增強對特征和特征值之間的理解

常見的特征選擇有三種方法：

過濾法（Filter）：先對數(shù)據(jù)集進行特征選擇，然后再訓(xùn)練學(xué)習(xí)器，特征選擇過程與后續(xù)學(xué)習(xí)器無關(guān)。

包裝法（Wrapper）：根據(jù)目標函數(shù)（通常是預(yù)測效果評分），每次選擇若干特征，或者排除若干特征。

嵌入法（Embedding）：先使用機器學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練，得到各個特征的權(quán)值系數(shù)，根據(jù)系數(shù)從大到小選擇特征。

 

其中，過濾法是最簡單，最易于運行和最易于理解的。

過濾法核心思路就是考察自變量和目標變量之間的關(guān)聯(lián)性、相關(guān)性，設(shè)定閾值，優(yōu)先選擇與目標相關(guān)性高的特征。

主要方法：

1、分類問題：卡方檢驗(chi2)，F(xiàn)檢驗(f_classif), 互信息(mutual_info_classif)

2、回歸問題：相關(guān)系數(shù)(f_regression), 信息系數(shù)(mutual_info_regression)

卡方檢驗、F檢驗、互信息、相關(guān)系數(shù)、信息系數(shù)

這些都是統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域的概念，在sklearn特征選擇中被使用，所以在解釋這些概念時，我也重點參考了sklearn文檔。

卡方檢驗百科定義：

卡方檢驗就是統(tǒng)計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度，實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度就決定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越?。蝗魞蓚€值完全相等時，卡方值就為0，表明理論值完全符合。

卡方值      計算公式

 

不要望公式興嘆，其實只需掌握到第一個等號后就行了：A為實際值，T為理論值。

F檢驗

F檢驗和方差分析（ANOVA）是一回事，主要用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數(shù)間的差別基本來源有兩個：(1) 實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變量在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作    ，組間自由度    。

(2) 隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內(nèi)差異，用變量在各組的均值與該組內(nèi)變量值之偏差平方和的總和表示， 記作    ，組內(nèi)自由度    。

 

利用f值可以判斷假設(shè)H0是否成立：    值越大，大到一定程度時，就有理由拒絕零假設(shè)，認為不同總體下的均值存在顯著差異。所以我們可以根據(jù)樣本的某個特征    的f值來判斷特征    對預(yù)測類別的幫助，    值越大，預(yù)測能力也就越強，相關(guān)性就越大，從而基于此可以進行特征選擇。

互信息(mutual_info_classif/regression)

互信息是變量間相互依賴性的量度。不同于相關(guān)系數(shù)，互信息并不局限于實值隨機變量，它更加一般且決定著聯(lián)合分布 p(X,Y) 和分解的邊緣分布的乘積 p(X)p(Y) 的相似程度。

兩個離散隨機變量 X 和 Y 的互信息可以定義為：

 

相關(guān)系數(shù)(f_regression)

相關(guān)系數(shù)是一種最簡單的，能幫助理解特征和響應(yīng)變量之間關(guān)系的方法，該方法衡量的是變量之間的線性相關(guān)性，結(jié)果的取值區(qū)間為[-1，1]，-1表示完全的負相關(guān)，+1表示完全的正相關(guān)，0表示沒有線性相關(guān)。

式中    是代表所有樣本的在i號特征上的取值的    維列向量，分子上其實兩個    維列向量的內(nèi)積，所以    是一個數(shù)值，其實就是樣本相關(guān)系數(shù)。

   值越大，第i個特征和因變量y之間的相關(guān)性就越大，據(jù)此我們做特征選擇。

P值 (P-value)

P值，也就是常見到的 P-value。P 值是一種概率，指的是在 H0 假設(shè)為真的前提下，樣本結(jié)果出現(xiàn)的概率。如果 P-value 很小，則說明在原假設(shè)為真的前提下，樣本結(jié)果出現(xiàn)的概率很小，甚至很極端，這就反過來說明了原假設(shè)很大概率是錯誤的。通常，會設(shè)置一個顯著性水平（significance level）    與 P-value 進行比較，如果 P-value <      ，則說明在顯著性水平    下拒絕原假設(shè)，    通常情況下設(shè)置為0.05。

sklearn特征選擇——過濾法

sklearn過濾法特征選擇方法

SelectBest 只保留 k 個最高分的特征；SelectPercentile 只保留用戶指定百分比的最高得分的特征；使用常見的單變量統(tǒng)計檢驗：假正率SelectFpr，錯誤發(fā)現(xiàn)率selectFdr，或者總體錯誤率SelectFwe；GenericUnivariateSelect 通過結(jié)構(gòu)化策略進行特征選擇，通過超參數(shù)搜索估計器進行特征選擇。

SelectKBest按照scores保留K個特征；

SelectPercentile按照scores保留指定百分比的特征；

SelectFpr、SelectFdr和SelectFwe對每個特征使用通用的單變量統(tǒng)計檢驗；

GenericUnivariateSelect允許使用可配置策略如超參數(shù)搜索估計器選擇最佳的單變量選擇策略。特征選擇指標使用sklearn中SelectKBest函數(shù)進行特征選擇，參數(shù)中的score_func選擇：分類：chi2----卡方檢驗

f_classif----方差分析，計算方差分析（ANOVA）的F值 (組間均方 / 組內(nèi)均方)

mutual_info_classif----互信息，互信息方法可以捕捉任何一種統(tǒng)計依賴，但是作為非參數(shù)方法，需要更多的樣本進行準確的估計

回歸：f_regression----相關(guān)系數(shù)，計算每個變量與目標變量的相關(guān)系數(shù)，然后計算出F值和P值

mutual_info_regression----互信息，互信息度量 X 和 Y 共享的信息：它度量知道這兩個變量其中一個，對另一個不確定度減少的程度。

sklearn過濾法特征選擇-示例

在sklearn中，可以使用chi2這個類來做卡方檢驗得到所有特征的卡方值與顯著性水平P臨界值，我們可以給定卡方值閾值， 選擇卡方值較大的部分特征。代碼如下：

1. 首先import包和實驗數(shù)據(jù)：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.datasets import load_iris
#導(dǎo)入IRIS數(shù)據(jù)集
iris = load_iris()

2. 使用卡方檢驗來選擇特征

model1 = SelectKBest(chi2, k=2)#選擇k個最佳特征
model1.fit_transform(iris.data, iris.target)#iris.data是特征數(shù)據(jù)，iris.target是標簽數(shù)據(jù)，該函數(shù)可以選擇出k個特征

結(jié)果輸出為：

array([[ 1.4,  0.2],
       [ 1.4,  0.2],
       [ 1.3,  0.2],
       [ 1.5,  0.2],
       [ 1.4,  0.2],
       [ 1.7,  0.4],
       [ 1.4,  0.3],

可以看出后使用卡方檢驗，選擇出了后兩個特征。如果我們還想查看卡方檢驗的p值和得分，可以使用第3步。

3. 查看p-values和scores

model1.scores_  #得分

得分輸出為：

array([ 10.81782088, 3.59449902, 116.16984746, 67.24482759])

可以看出后兩個特征得分最高，與我們第二步的結(jié)果一致；

model1.pvalues_  #p-values

p值輸出為：

array([ 4.47651499e-03, 1.65754167e-01, 5.94344354e-26, 2.50017968e-15])

可以看出后兩個特征的p值最小，置信度也最高，與前面的結(jié)果一致。