【基础】利用Scikit-learn的特征工程技术进行特征选择和特征变换。

# 1. Scikit-learn特征工程简介

特征工程是机器学习中至关重要的步骤，它通过对原始数据进行变换和选择，提取出更具区分性和预测性的特征，从而提升模型的性能。Scikit-learn作为Python中强大的机器学习库，提供了丰富的特征工程工具，包括特征选择、特征变换和特征编码等。本章将对Scikit-learn中的特征工程进行全面介绍，为读者提供一个深入的理解。

# 2. 特征选择

特征选择是特征工程中至关重要的步骤，它可以帮助我们从原始特征集中识别出最具信息性和预测力的特征。通过去除冗余和不相关的特征，特征选择可以提高模型的性能，减少过拟合的风险，并提高模型的可解释性。

Scikit-learn提供了多种特征选择方法，可分为以下三大类：

### 2.1 过滤器方法

过滤器方法根据特征本身的统计特性对特征进行评分和选择。它们计算每个特征的得分，并根据得分阈值或排名选择特征。过滤器方法的优点是计算速度快，适用于大数据集。

#### 2.1.1 方差阈值法

方差阈值法选择方差大于指定阈值的特征。方差是衡量特征分散程度的指标。高方差的特征通常具有较好的区分能力，而低方差的特征往往是冗余的。

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 创建方差阈值选择器
selector = VarianceThreshold(threshold=0.5)

# 拟合选择器
selector.fit(X)

# 获取选择的特征索引
selected_features = selector.get_support(indices=True)

#### 2.1.2 卡方检验

卡方检验是一种统计检验方法，用于评估特征与目标变量之间的相关性。卡方检验计算每个特征与目标变量之间的卡方统计量，并根据统计量阈值或排名选择特征。

from sklearn.feature_selection import chi2

# 创建卡方检验选择器
selector = chi2(k=10)

# 拟合选择器
selector.fit(X, y)

# 获取选择的特征索引
selected_features = selector.get_support(indices=True)

### 2.2 包装器方法

包装器方法将特征选择过程与模型训练相结合。它们迭代地训练模型，并根据模型性能选择特征。包装器方法的优点是能够找到最优的特征子集，但计算成本较高，不适用于大数据集。

#### 2.2.1 递归特征消除

递归特征消除（RFE）是一种包装器方法，通过迭代地训练模型并去除对模型性能影响最小的特征来选择特征。

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 创建 RFE 选择器
selector = RFE(estimator=LogisticRegression(), n_features_to_select=5)

# 拟合选择器
selector.fit(X, y)

# 获取选择的特征索引
selected_features = selector.get_support(indices=True)

#### 2.2.2 嵌入式特征选择

嵌入式特征选择方法将特征选择过程嵌入到模型训练中。它们使用模型的训练过程来评估特征的重要性，并根据重要性选择特征。嵌入式方法的优点是计算成本较低，适用于大数据集。

from sklearn.linear_model import Lasso

# 创建 Lasso 模型