特征选择参数

在机器学习中，特征选择是指从给定的输入变量中选择有意义的子集，以用于训练模型。选择正确的特征可以提高模型的预测能力，减少模型的复杂度。

特征选择参数是指用于控制特征选择过程的各种参数。以下是机器学习中常用的一些特征选择参数及其作用：

相关系数特征选择

• pearson

  pearson相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的指标。pearson系数取值在[-1, 1]之间，取0表示两个变量之间没有线性关系。在特征选择中，我们可以基于pearson系数选择与目标变量显著相关的特征。

• kendall

  kendall相关系数也是用来衡量变量之间相关程度的指标，与pearson系数相比更加适用于小样本的情况。与pearson系数不同的是，kendall系数并不要求变量之间的关系是线性的。

• spearman

  spearman相关系数也是用来衡量变量之间相关程度的指标，与kendall系数和pearson系数相比更加robust，即对于异常值更加不敏感。

方差阈值特征选择

使用方差阈值特征选择可以从数据集中删除那些方差非常小的特征。方差越小的特征说明该特征在样本中的变化很小，可能不太重要。

使用方差阈值特征选择需要指定一个阈值，以选择方差大于该阈值的特征。例如，可以使用VarianceThreshold类进行方差阈值特征选择：

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
sel = VarianceThreshold(threshold=(0.1))
X_selected = sel.fit_transform(X_train)

互信息特征选择

互信息是一个用于衡量随机变量之间依赖关系的指标，可以被用于特征选择。互信息越大，说明两个变量之间的相关性越大。

使用互信息特征选择需要指定一个阈值，以选择互信息大于该阈值的特征。例如，可以使用SelectKBest类选择互信息排名前k的特征：

from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
sel = SelectKBest(mutual_info_regression, k=2)
X_selected = sel.fit_transform(X_train, y_train)

L1正则化特征选择

使用L1正则化可以将一些特征的系数压缩成零，从而忽略这些特征。L1正则化适用于特征数目较多的情况，可以用于特征选择和降维。

使用L1正则化特征选择需要指定一个正则化系数，以控制特征系数的大小。例如，在线性回归中可以使用Lasso类进行L1正则化：

from sklearn.linear_model import Lasso
lasso = Lasso(alpha=0.1)
lasso.fit(X_train, y_train)

使用coef_属性可以得到每个特征对应的系数，可以将系数为零的特征删除，从而进行特征选择。

总之，选择合适的特征选择参数可以提高模型的预测能力，减少模型的复杂度。在实际使用中，可以通过交叉验证等方法进行参数调优，以得到最优的特征子集。