特征选择是机器学习建模中至关重要的步骤，它能帮助我们去除噪声数据、提升模型性能。以下是核心方法与实践建议：
1. 常用特征选择方法📊
✅ 过滤法（Filter Methods）
- 方差阈值：剔除方差低于阈值的无用特征
- 相关系数：移除与目标变量相关性弱的特征
- χ²检验：适用于分类任务的统计显著性分析
[!Note] 使用
SelectKBest或VarianceThreshold时，建议先进行数据标准化
✅ 包装法（Wrapper Methods）
- 递归特征消除（RFE）：通过模型性能迭代剔除特征
- 基于模型的评估：如使用随机森林计算特征重要性
- 逐步回归：通过线性模型的显著性检验选择特征
✅ 嵌入法（Embedded Methods）
- Lasso回归：通过正则化系数自动筛选特征
- 决策树：利用特征重要性指标进行选择
- 梯度提升机（GBM）：通过特征贡献度评估
2. 实践建议🛠️
- 数据预处理：在特征选择前完成缺失值处理与编码
- 领域知识：结合业务背景剔除无关特征
- 验证方法：使用交叉验证评估特征子集效果
- 可视化辅助：通过热力图观察特征相关性
3. 扩展学习📚
想要深入理解特征选择的进阶技巧？可以查看：
特征工程进阶指南