㈠ python实现特征选择的三种方式
Python实现特征选择的三种方式如下：
方差过滤法：
- 简介：基于特征的方差值进行选择，移除方差不达标的特征。方差低的特征往往预测能力不佳。
- 实现：使用sklearn库中的VarianceThreshold类。关键参数threshold设定为方差的阈值。若未指定threshold，默认值为0，即删除所有记录相同的特征。
卡方检验的相关性过滤法：
- 简介：用于衡量样本实际观测值与理论推断值之间的差异，通过计算特征与标签之间的卡方值，得出对应的p值，以此判断特征与标签之间的相关性。
- 实现：适用于离散型标签，且只能捕捉线性相关性。通常选取0.05或0.1作为p值的阈值，当p值小于等于0.05时，说明特征与标签存在显着相关性。
互信息法：
- 简介：计算特征与标签之间的互信息量，该量值越大，表示两者越相关。互信息为0时，说明特征与标签完全独立。
- 实现：适用于连续型标签和离散型标签。能够反映特征与标签的关联程度。
以上三种方法均可以通过调用sklearn库中的相应函数来实现特征选择，从而优化模型性能，降低数据维度，提升识别精确度。