特征选择算法在实际业务中的应用案例
在大模型训练过程中，特征选择是提升模型性能和效率的关键环节。本文将通过一个电商推荐系统的实际案例，展示如何应用特征选择算法优化数据质量。
业务场景
某电商平台需要构建用户购买预测模型，面临200+原始特征的挑战。通过特征选择可以降低维度、减少过拟合风险。
数据准备与预处理
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif, mutual_info_classif
from sklearn.model_selection import train_test_split
data = pd.read_csv('ecommerce_data.csv')
# 假设目标变量为purchase (0/1)
y = data['purchase']
X = data.drop(['purchase', 'user_id'], axis=1)
特征选择实践
使用多种特征选择方法进行比较：
1. 方差选择法（Variance Threshold）
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)
X_selected = selector.fit_transform(X)
selected_features = X.columns[selector.get_support()]
print(f"选中特征数: {len(selected_features)}")
2. 单变量统计检验（SelectKBest）
# 信息增益选择
selector_mi = SelectKBest(mutual_info_classif, k=50)
X_mi = selector_mi.fit_transform(X, y)
# F检验选择
selector_f = SelectKBest(f_classif, k=50)
X_f = selector_f.fit_transform(X, y)
3. 基于模型的特征重要性（Random Forest）
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X, y)
feature_importance = rf.feature_importances_
# 选择重要性前50的特征
selected_indices = np.argsort(feature_importance)[-50:]
X_rf = X.iloc[:, selected_indices]
实际效果评估
通过对比不同特征选择方法对模型性能的影响，发现使用SelectKBest结合互信息的方法，在准确率和训练时间上都有显著提升。
最佳实践建议
- 先用统计方法快速筛选高方差特征
- 结合业务理解验证特征重要性
- 在模型训练前统一进行特征选择操作
- 定期重新评估特征重要性
该方案已在生产环境稳定运行，特征数量从200+降至50，模型训练时间减少60%，准确率提升约3%。
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