特征选择的定义：
特征选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS )，或属性选择( Attribute Selection )。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程，是提高学习算法性能的一个重要手段，也是模式识别中关键的数据预处理步骤。对于一个学习算法来说,好的学习样本是训练模型的关键。
特征选择的方法：
数据驱动：分析手上已有的训练数据，得出哪些x里面的特征对预测y最重要的。主要的三大种类方法如下：
- 相关性：考察在我们已有的数据里面的特征x与预测值y的相关度
- 迭代删除（增加）：确定要使用哪个算法后，选择最合适的训练子集，从而使得模型的效果最好
- 基于模型：通过随机森林等可以直接得出每个训练特征的重要性的模型；或者是在进行预测时加入的一些正则化调整，引起的对特征的筛选，从而挑选出最重要的特征
领域专家：通过相关领域的专家知识、经验来挑选特征
相关性系数：皮尔逊系数
定义：
在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，又称作 PPMCC或PCCs, 文章中常用r或Pearson’s r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔森相关系数r”。
公式： 
Python实现：
from scipy.stats.stats import pearsonr
pearsonr(x,y)迭代特征选择
解决的问题：假设我们已经确定了要使用哪个算法后，我们怎么知道哪个X的子集合作为特征训练模型效果最好。
解决方案：
迭代特征选择python实现：
import pandas
import numpy as np
from sklearn import linear_model
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
iris =pandas.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data',header=None)
iris.columns=['SepalLengthCm','SepalWidthCm','PetalLengthCm','PetalWidthCm','Species']
le = LabelEncoder()
le.fit(iris['Species'])
lm = linear_model.LogisticRegression()
features = ['PetalLengthCm','PetalWidthCm','SepalLengthCm','SepalWidthCm']
y = le.transform(iris['Species'])
selected_features = []
rest_features = features[:]
best_acc = 0
while len(rest_features)>0:
temp_best_i = ''
temp_best_acc = 0
for feature_i in rest_features:
temp_features = selected_features + [feature_i,]
X = iris[temp_features]
scores = cross_val_score(lm,X,y,cv=5 , scoring='accuracy')
acc = np.mean(scores)
if acc > temp_best_acc:
temp_best_acc = acc
temp_best_i = feature_i
print("select",temp_best_i,"acc:",temp_best_acc)
if temp_best_acc > best_acc:
best_acc = temp_best_acc
selected_features += [temp_best_i,]
rest_features.remove(temp_best_i)
else:
break
print("best feature set: ",selected_features,"acc: ",best_acc)select PetalWidthCm acc: 0.853333333333
select SepalWidthCm acc: 0.94
select PetalLengthCm acc: 0.953333333333
select SepalLengthCm acc: 0.96
best feature set: ['PetalWidthCm', 'SepalWidthCm', 'PetalLengthCm', 'SepalLengthCm'] acc: 0.96
ok,跟之前得到的一样，就是三个特征都选择了，效果最好。
最后，来认识一下什么叫特征工程
特征工程
有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。
引用知乎的一张图：https://www.zhihu.com/question/29316149
