Python特征工程与选择技巧全解析
本文深入解析Python特征工程与特征选择的关键技术与实战方法,旨在帮助读者提升机器学习模型性能。文章首先介绍了特征工程的基础步骤,包括利用`SimpleImputer`和`pandas.fillna()`处理缺失值,`OneHotEncoder`和`LabelEncoder`进行类别编码,`StandardScaler`和`MinMaxScaler`实现标准化/归一化,以及`PolynomialFeatures`生成多项式特征。随后,详细阐述了特征选择的四大策略:方差选择法(`VarianceThreshold`)、相关系数法(`SelectKBest`结合`f_classif`/`mutual_info_classif`)、基于模型的特征选择(`SelectFromModel`,如Lasso和随机森林)以及递归特征消除(`RFE`)。文章强调,实际应用中应重视数据预处理,结合业务理解,并通过可视化分析辅助特征选择,从而有效提升模型效果。
特征工程的关键步骤和特征选择方法包括:缺失值处理、类别编码、标准化/归一化、多项式特征生成;特征选择方法有方差选择法、相关系数法、基于模型的特征选择、递归特征消除。在Python中,缺失值处理可用SimpleImputer或pandas.fillna(),类别编码使用OneHotEncoder或LabelEncoder,标准化/归一化借助StandardScaler和MinMaxScaler,多项式特征通过PolynomialFeatures生成。特征选择方面,方差选择法(VarianceThreshold)用于去除低方差特征,相关系数法(SelectKBest结合f_classif/mutual_info_classif)评估特征与目标的相关性,基于模型的特征选择(SelectFromModel)利用Lasso或随机森林等模型评估特征重要性,递归特征消除(RFE)则逐步剔除不重要的特征。实际应用中应先进行数据基础处理再选特征,结合业务理解,多尝试不同方法并借助可视化分析提升效果。
特征工程是机器学习流程中非常关键的一环,它直接影响模型的性能。Python 有多个库可以用来实现特征工程和特征选择,比如 scikit-learn
、pandas
、numpy
等。下面从实际操作的角度出发,介绍几种常见的做法。

特征工程的基本步骤
特征工程主要包括数据清洗、特征构造、特征转换等几个方面。在 Python 中,常用的做法如下:
- 缺失值处理:可以用
SimpleImputer
或者直接用pandas.fillna()
填充或删除。 - 类别编码:使用
OneHotEncoder
或LabelEncoder
来处理分类变量。 - 标准化/归一化:
StandardScaler
和MinMaxScaler
是常用的工具。 - 多项式特征生成:通过
PolynomialFeatures
可以自动生成交互项和高次项。
举个例子,如果你有一个包含年龄、性别、收入的数据集,你可以将“性别”进行独热编码,对“年龄”和“收入”做标准化处理,然后再组合出“年龄与收入的乘积”作为新特征。

特征选择的方法有哪些?
特征选择是为了去除冗余信息、减少过拟合,并提升模型训练效率。以下是几种常见方法:
1. 方差选择法(VarianceThreshold)
适用于去除那些几乎不变的特征,因为它们提供的信息量太少。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold selector = VarianceThreshold(threshold=0.01) X_high_variance = selector.fit_transform(X)
2. 相关系数法(SelectKBest + f_classif / mutual_info_classif)
适合用于评估每个特征与目标变量之间的相关性,常用于初步筛选。
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif selector = SelectKBest(score_func=f_classif, k=5) X_new = selector.fit_transform(X, y)
3. 基于模型的特征选择(SelectFromModel)
使用像 Lasso、树模型(如随机森林)来评估特征重要性,然后选择重要的特征。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.feature_selection import SelectFromModel sel = SelectFromModel(RandomForestClassifier(n_estimators=100)) sel.fit(X, y) X_selected = sel.transform(X)
4. 递归特征消除(RFE)
逐步剔除最不重要的特征,直到达到指定数量为止。
from sklearn.feature_selection import RFE model = RandomForestClassifier() rfe = RFE(estimator=model, n_features_to_select=5) X_rfe = rfe.fit_transform(X, y)
实际应用中的几点建议
- 先做基础处理再选特征:确保数据质量后再进行特征选择,否则可能选出的是噪声。
- 结合业务理解:有些看似不相关的特征,可能在业务逻辑中有意义。
- 多尝试不同方法:没有一种特征选择方法适用于所有场景,最好结合交叉验证比较效果。
- 可视化辅助分析:比如画出特征重要性图、相关系数热力图,有助于发现关键特征。
例如,在电商用户流失预测中,原始数据可能包含“最近一次购买时间”,我们可以从中提取“距离当前天数”这个新特征,往往比原始字段更有预测价值。
基本上就这些了。Python 提供了很完善的工具支持,关键是根据具体问题灵活运用。
今天关于《Python特征工程与选择技巧全解析》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

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