机器学习中常用的变量选择方法有哪些？

1、过滤法，因为该方法变量选择是一种与模型无关的变量选择方法，我们可以先进行变量选择得到入模变量，再进行模型训练。

2、包装法，该方法是一种与模型相关的变量选择方法，即在特征空间中随机挑选特征子集，然后选择一个模型，最后采用交叉验证的方式测试不同特征子集上模型的表现。

3、嵌入法，这种方法与包装法类似，但同样也是一种模型相关的变量选择方法，除此之外，它不需要多次构建模型，只需要同步完成模型训练，所以我们不需要采用贪婪的方法去构造特征子集。

机器学习中常用的变量选择方法包括：前向选择、后向消元、逐步回归、lasso、岭回归等。这些方法可以帮助我们在建模时选择重要的特征，减少过拟合和提高模型的预测能力

前向选择：从零开始加入每个变量，每次加入一个最有用的变量，直到达到满意的模型性能。 后向消元：从包含所有变量的模型开始，每次删除一个最不重要的变量，直到达到满意的模型性能。 逐步回归：结合前两种方法，前向选择和后向消元，并在每一步迭代中按照预定义的规则添加或删除变量。 Lasso：使用正则化项来惩罚模型中的系数大小，可推动某些系数趋于零，从而实现特征选择的目的。 岭回归：类似于Lasso，但是惩罚项采用二次平方形式。优点是对高度相关的特征更具鲁棒性。 实现步骤包括将数据集划分为训练集和测试集、通过这些方法选择合适的变量、利用训练数据拟合模型并进行交叉验证，最终评估模型的性能并选择最佳模型和变量组合。