特征选择里的两个常见武器：嵌入法与包装法

2023-07-09 09:01:51

人工智能的弹药：特征选择的重要性

人工智能 (AI) 作为数字转型的有力推手，在医疗、金融、汽车、制造和零售等众多领域大放异彩。机器学习，作为 AI 的核心，依赖于数据中的特征来制定预测和决策。因此，特征选择至关重要，就像为 AI 军队准备弹药一样，适当的特征可以提升算法的精度和效率。

特征选择方法：嵌入法与包装法

特征选择方法多种多样，最常用的两种方法是嵌入法和包装法。两者之间的关键区别在于嵌入法将特征选择过程整合到模型训练中，而包装法则将其作为独立步骤单独执行。

嵌入法：

想象一下嵌入法就像机器学习模型的助教。它将特征选择融入模型训练中，随着模型的学习而同步进行。嵌入法最适合处理小数据量和高维度数据，并且对数据的分布不敏感，避免了过拟合现象。

# 示例代码：使用 L1 正则化进行嵌入式特征选择

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 数据准备
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 1, 0])

# 训练模型并进行特征选择
model = LogisticRegression(penalty='l1', C=0.1)
model.fit(X, y)

# 打印选定的特征
print("选定的特征：", np.where(model.coef_ != 0)[1])

包装法：

包装法更像是一位挑剔的教授，它把特征选择作为单独的一步来执行。包装法通过逐次剔除不重要的特征来得到最佳特征子集。它最适合处理大数据量和高特征维度的数据。

# 示例代码：使用递归特征消除法进行包装式特征选择

import numpy as np
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 数据准备
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0, 1, 0])

# 训练模型并进行特征选择
selector = RFE(LogisticRegression(), n_features_to_select=2)
selector.fit(X, y)

# 打印选定的特征
print("选定的特征：", np.where(selector.support_)[1])