岭迹图如何进行特征筛选

岭迹图可以用于特征筛选，其基本思想是通过岭回归的方式对数据进行正则化，然后通过观察不同正则化参数下的系数变化情况，来判断哪些特征对模型的影响较大。具体步骤如下：

1. 对数据进行标准化处理，使得不同特征的尺度一致。

2. 使用岭回归对数据进行拟合，得到不同正则化参数下的系数。

3. 绘制岭迹图，横轴为正则化参数，纵轴为系数的绝对值之和，每条曲线代表一个特征的系数随正则化参数变化的情况。

4. 观察岭迹图，找到系数随正则化参数变化较为平滑的特征，这些特征对模型的影响较小，可以被筛除。

5. 根据筛选结果重新训练模型，得到更加精简的模型。

下面是一个使用Python进行岭迹图特征筛选的例子：

<<引用:https://blog.csdn.net/qq_36523839/article/details/103834684>>

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import RidgeCV
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
n_samples, n_features = 100, 10
X = np.random.randn(n_samples, n_features)
y = np.random.randn(n_samples)

# 标准化数据
X = (X - X.mean(axis=0)) / X.std(axis=0)
y = (y - y.mean()) / y.std()

# 岭回归拟合
alphas = np.logspace(-3, 3, 100)
coefs = []
for a in alphas:
    ridge = RidgeCV(alphas=[a], store_cv_values=True)
    ridge.fit(X, y)
    coefs.append(ridge.coef_)

# 绘制岭迹图
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = plt.gca()
ax.plot(alphas, coefs)
ax.set_xscale('log')
ax.set_xlim(ax.get_xlim()[::-1])
plt.xlabel('alpha')
plt.ylabel('weights')
plt.title('Ridge coefficients as a function of the regularization')
plt.axis('tight')
plt.show()