en特征选择python

在Python中进行特征选择的常用库包括：

1. Scikit-learn：Scikit-learn是一个Python机器学习库，提供了各种特征选择技术，如方差阈值、单变量特征选择、递归特征消除等。

2. XGBoost：XGBoost是一个优化的分布式梯度提升库，可以用于分类和回归问题。它提供了特征重要性估计功能，可以帮助确定哪些特征对模型的预测能力最重要。

3. Boruta：Boruta是一个特征选择算法，它可以在不知道特征重要性的情况下选择特征。它使用基于随机森林的方法来确定特征的重要性。

4. Featuretools：Featuretools是一个自动化特征工程库，它可以自动从原始数据中提取有意义的特征，可以用于分类、回归等问题。

这些库提供了丰富的特征选择方法和功能，可以根据具体问题选择合适的方法进行特征选择。