摘要：应用过机器学习进行数据挖掘的同学应该都知道特征选择对模型表现的重要性。本文基于网上经典特征选择相关文章整理出干货常用方法分类以及调包侠该如何用快速上手，供大家参考。
应用过机器学习进行数据挖掘的同学应该都知道特征选择对模型表现的重要性。本文基于网上经典特征选择相关文章整理出干货：常用方法分类以及调包侠该如何用sklearn快速上手，供大家参考。 （一）预处理： 1 无量纲化：
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler #区间缩放，返回值为缩放到[0, 1]区间的数据 MinMaxScaler().fit_transform(iris.data)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化，返回值为标准化后的数据 StandardScaler().fit_transform(iris.data)2 特征二值化：定量特征二值化的核心在于设定一个阈值，大于阈值的赋值为1，小于等于阈值的赋值为0 3 特征哑变量 4 缺失值计算:一般以均值填充 5 数据变换：常见的数据变换有基于多项式的、基于指数函数的、基于对数函数的 （二）特征选择 1 过滤
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold #方差选择法，返回值为特征选择后的数据 #参数threshold为方差的阈值 VarianceThreshold(threshold=3).fit_transform(iris.data)
from sklearn.feature_selection import SelectKBest from scipy.stats import pearsonr SelectKBest(lambda X, Y: array(map(lambda x:pearsonr(x, Y), X.T)).T, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)
from sklearn.feature_selection import SelectKBest from sklearn.feature_selection import chi2#选择K个最好的特征，返回选择特征后的数据 SelectKBest(chi2, k=2).fit_transform(iris.data, iris.target)
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier SelectFromModel(GradientBoostingClassifier()).fit_transform(iris.data, iris.target)（四）降维 1 主成分分析
from sklearn.decomposition import PCA2 3 #主成分分析法，返回降维后的数据 #参数n_components为主成分数目 PCA(n_components=2).fit_transform(iris.data)2 线性判别分析
from sklearn.lda import LDA2 3 #线性判别分析法，返回降维后的数据 #参数n_components为降维后的维数 LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data, iris.target)
参考：
http://note.youdao.com/notesh...（收藏自公众号数据挖掘入门与实战）
https://www.zhihu.com/questio...
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