机器学习全套教程（五）-- 特征降维

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2.5 特征降维

学习目标

• 目标
  • 知道特征选择的嵌入式、过滤式以及包裹氏三种方式
  • 应用VarianceThreshold实现删除低方差特征
  • 了解相关系数的特点和计算
  • 应用相关性系数实现特征选择
• 应用
  • 无

2.5.1 降维

降维是指在某些限定条件下，降低随机变量(特征)个数，得到一组“不相关”主变量的过程

• 降低随机变量的个数

• 相关特征(correlated feature)
  • 相对湿度与降雨量之间的相关
  • 等等

正是因为在进行训练的时候，我们都是使用特征进行学习。如果特征本身存在问题或者特征之间相关性较强，对于算法学习预测会影响较大

2.5.2 降维的两种方式

• 特征选择
• 主成分分析（可以理解一种特征提取的方式）

2.5.3 什么是特征选择

1 定义

数据中包含冗余或无关变量（或称特征、属性、指标等），旨在从原有特征中找出主要特征。

2 方法

• Filter(过滤式)：主要探究特征本身特点、特征与特征和目标值之间关联
  • 方差选择法：低方差特征过滤
  • 相关系数
• Embedded (嵌入式)：算法自动选择特征（特征与目标值之间的关联）
  • 决策树:信息熵、信息增益
  • 正则化：L1、L2
  • 深度学习：卷积等

对于Embedded方式，只能在讲解算法的时候在进行介绍，更好的去理解

3 模块

sklearn.feature_selection

4 过滤式

4.1 低方差特征过滤

删除低方差的一些特征，前面讲过方差的意义。再结合方差的大小来考虑这个方式的角度。

• 特征方差小：某个特征大多样本的值比较相近
• 特征方差大：某个特征很多样本的值都有差别

4.1.1 API

• sklearn.feature_selection.VarianceThreshold(threshold = 0.0)
  • 删除所有低方差特征
  • Variance.fit_transform(X)
    • X:numpy array格式的数据[n_samples,n_features]
    • 返回值：训练集差异低于threshold的特征将被删除。默认值是保留所有非零方差特征，即删除所有