特徵工程又包含了feature selection（特徵選擇）、feature extraction（特徵提取）和feature construction（特徵構造）等子問題，本章內容主要討論特徵選擇相關的方法及實現。
在實際專案中，我們可能會有大量的特徵可使用，有的特徵攜帶的資訊豐富，有的特徵攜帶的資訊有重疊，有的特徵則屬於無關特徵，如果所有特徵不經篩選地全部作為訓練特徵，經常會出現維度災難問題，甚至會降低模型的準確性。因此，我們需要進行特徵篩選，排除無效/冗餘的特徵，把有用的特徵挑選出來作為模型的訓練資料。
無關特徵：
對於我們的演算法沒有任何幫助，不會給演算法的效果帶來任何提公升；
冗餘特徵：
不會對我們的演算法帶來新的資訊，或者這種特徵的資訊可以由其他的特徵推斷出；
示例**
# 數字特徵(包括int,float)
df.select_dtypes(include=[np.number])
# 數字特徵(bool)
df.select_dtypes(include='bool')
# 數字特徵(float64)
df.select_dtypes(include='float64')
# 數字特徵(不包括float64)
df.select_dtypes(exclude=&#
特徵工程系列 特徵篩選的原理與實現
3.特徵選擇實現 3.3 線性模型與正則化 3.4 隨機森林選擇 3.5 頂層特徵選擇 4.總結 優點 執行速度快，是一種非常流行的特徵選擇方法。缺點 無法提供反饋，特徵選擇的標準 規範的制定是在特徵搜尋演算法中完成，學習演算法無法向特徵搜尋演算法傳遞對特徵的需求。另外，可能處理某個特徵時由於任意原...
基於sklearn的特徵篩選
樣本中的有些特徵是所謂的 優秀特徵 使用這些特徵可以顯著的提高泛化能力。而有些特徵在樣本類別區分上並不明顯，在訓練中引入這些特徵會導致算力的浪費 另外有些特徵對樣本的分類有反作用，引入這些特徵反而會導致泛化能力下降 與pca 主成分分析 不同，特徵篩選不修改特徵值，而是尋找對模型效能提公升較大的盡量...
物件的特徵與實現
1 每個物件都有乙個介面 在程式執行期間具有不同的狀態而其他方面都相似的物件會被分組到物件的類中，這就是關鍵字class的由來。建立抽象資料型別 類 是物件導向程式設計的基本概念之一。抽象資料型別的執行方式與內建 built in 型別幾乎完全一致 你可以建立某一型別的變數 按照物件導向的說法，稱其...