㈠ python實現特徵選擇的三種方式
Python實現特徵選擇的三種方式如下：
方差過濾法：
- 簡介：基於特徵的方差值進行選擇，移除方差不達標的特徵。方差低的特徵往往預測能力不佳。
- 實現：使用sklearn庫中的VarianceThreshold類。關鍵參數threshold設定為方差的閾值。若未指定threshold，默認值為0，即刪除所有記錄相同的特徵。
卡方檢驗的相關性過濾法：
- 簡介：用於衡量樣本實際觀測值與理論推斷值之間的差異，通過計算特徵與標簽之間的卡方值，得出對應的p值，以此判斷特徵與標簽之間的相關性。
- 實現：適用於離散型標簽，且只能捕捉線性相關性。通常選取0.05或0.1作為p值的閾值，當p值小於等於0.05時，說明特徵與標簽存在顯著相關性。
互信息法：
- 簡介：計算特徵與標簽之間的互信息量，該量值越大，表示兩者越相關。互信息為0時，說明特徵與標簽完全獨立。
- 實現：適用於連續型標簽和離散型標簽。能夠反映特徵與標簽的關聯程度。
以上三種方法均可以通過調用sklearn庫中的相應函數來實現特徵選擇，從而優化模型性能，降低數據維度，提升識別精確度。