机器学习模型特征选择方法研究

机器学习模型特征选择方法研究

在机器学习模型构建过程中，特征选择是提升模型性能、减少过拟合风险的关键步骤。本文通过实验对比了多种特征选择方法的效果。

实验设置

使用UCI机器学习库中的wine数据集，共178个样本，13个特征，3个类别。模型采用随机森林分类器，评估指标为准确率。

方法对比

1. 方差阈值法

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.1)
X_selected = selector.fit_transform(X)

2. 单变量特征选择

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

3. 递归特征消除

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
estimator = RandomForestClassifier()
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

4. 基于模型的特征重要性

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
estimator = RandomForestClassifier()
estimator.fit(X, y)
selector = SelectFromModel(estimator, threshold='median')
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

实验结果

实验表明，RFE方法在保持较高准确率的同时实现了有效的特征降维，建议在实际项目中优先考虑此方法。