数据的特征选择

降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有减少，当然在映射的过程中特征值也会相应的变化。举个例子，现在的特征是1000维，我们想要把它降到500维。降维的过程就是找个一个从1000维映射到500维的映射关系。原始数据中的1000个特征，每一个都对应着降维后的500维空间中的一个值。假设原始特征中有个特征的值是9，那么降维后对应的值可能是3。而对于特征选择来说，有很多方法：

• Filter(过滤式):VarianceThreshold
• Embedded(嵌入式)：正则化、决策树
• Wrapper(包裹式)

其中过滤式的特征选择后，数据本身不变，而数据的维度减少。而嵌入式的特征选择方法也会改变数据的值，维度也改变。Embedded方式是一种自动学习的特征选择方法，后面讲到具体的方法的时候就能理解了。

特征选择主要有两个功能：

（1）减少特征数量，降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合

（2）增强特征和特征值之间的理解

sklearn.feature_selection

去掉取值变化小的特征（删除低方差特征）

VarianceThreshold 是特征选择中的一项基本方法。它会移除所有方差不满足阈值的特征。默认设置下，它将移除所有方差为0的特征，即那些在所有样本中数值完全相同的特征。

假设我们要移除那些超过80%的数据都为1或0的特征

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
X = [[0, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [0, 1, 1], [0, 1, 0], [0, 1, 1]]
sel = VarianceThreshold(threshold=(.8 * (1 - .8)))
sel.fit_transform(X)
array([[0, 1],
       [1, 0],
       [0, 0],
       [1, 1],
       [1, 0],
       [1, 1]])