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模型训练前特征筛选实用技巧

共计 30 章节
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01
特征筛选概述
为什么需要特征筛选 · 特征筛选的目标与原则 · 特征筛选在机器学习流程中的位置
特征筛选概述为什么需要特征筛…
02
特征类型与数据预处理
数值型 · 类别型 · 文本型特征的特点
特征类型数据预处理
03
单变量特征选择（方差过滤）
方差阈值法原理 · 适用场景 · Python实现（VarianceT…
单变量特征选择方差过滤
04
单变量特征选择（卡方检验）
卡方检验原理 · 适用于分类问题的特征选择 · Python实现（SelectKBe…
单变量特征选择卡方检验
05
单变量特征选择（互信息法）
互信息与信息增益概念 · 适用于分类与回归 · Python实现（SelectKBe…
单变量特征选择互信息法
06
单变量特征选择（皮尔逊相关系数）
相关系数计算 · 线性相关性筛选 · Python实现（SelectKBe…
单变量特征选择皮尔逊相关系数
07
单变量特征选择（ANOVA F检验）
方差分析原理 · 适用于多分类特征筛选 · Python实现（SelectKBe…
ANOVA单变量特征选择
08
递归特征消除（RFE）
RFE算法原理 · 递归消除过程 · Python实现（RFE + 基模型…
RFE递归特征消除
09
递归特征消除交叉验证（RFECV）
RFECV与RFE的区别 · 自动选择最优特征数 · Python实现
RFECV递归特征消除交叉…
10
基于模型的特征选择（嵌入法）
L1正则化（Lasso）特征选择原理 · Python实现（SelectFro…
基于模型的特征选…嵌入法
11
基于模型的特征选择（树模型特征重要性）
随机森林 · XGBoost · LightGBM的特征重要性属性
基于模型的特征选…树模型特征重要性
12
基于模型的特征选择（Permutation Importance）
排列重要性原理 · 模型无关性 · Python实现（permutati…
PermutationImportance
13
包装法（Wrapper Methods）概述
前向搜索 · 后向搜索 · 双向搜索的基本思想与优缺点
WrapperMethods
14
前向特征选择（Forward Selection）
算法步骤 · 停止准则 · Python实现（mlxtend的S…
ForwardSelection
15
后向特征消除（Backward Elimination）
算法步骤 · 与RFE的区别 · Python实现
BackwardElimination
16
穷举特征选择（Exhaustive Feature Selection）
原理 · 计算复杂度 · 适用小数据集
ExhaustiveFeature
17
特征筛选中的交叉验证策略
如何结合交叉验证避免过拟合 · 时间序列数据的特殊处理
特征筛选交叉验证策略
18
多重共线性检测与处理
方差膨胀因子（VIF）计算 · 相关性热力图 · 主成分分析（PCA）降维
多重共线性检测处理
19
特征筛选与维度灾难
维度灾难的表现 · 特征筛选如何缓解过拟合 · 样本量与特征数的经验法则
特征筛选维度灾难
20
特征筛选与模型可解释性
筛选后特征的可解释性提升 · SHAP值与特征重要性的结合
特征筛选模型可解释性
21
高维数据（文本/图像）的特征筛选
词袋模型 · TF-IDF降维 · PCA/LDA在文本特征中的应用
高维数据文本
22
特征筛选中的稳定性问题
不同数据子集下特征选择结果的一致性 · 稳定性评估方法
特征筛选稳定性问题
23
特征筛选与业务理解
如何结合领域知识进行特征筛选 · 业务规则驱动的特征过滤
特征筛选业务理解
24
特征筛选自动化工具介绍
Feature-engine · Boruta · SHAP-based selecti…
特征筛选自动化工…Feature-engi…
25
Boruta算法详解
随机森林为基础的影子特征方法 · 算法流程 · Python实现（BorutaPy）
Boruta算法详解
26
特征筛选实战案例一（二分类问题）
使用银行营销数据集 · 综合运用多种方法筛选特征并对比效果
特征筛选实战案例…二分类问题
27
特征筛选实战案例二（回归问题）
使用房价数据集 · 展示不同筛选方法对R²分数的影响
特征筛选实战案例…回归问题
28
特征筛选实战案例三（多分类问题）
使用鸢尾花或手写数字数据集 · 演示高维特征筛选
特征筛选实战案例…多分类问题
29
特征筛选常见陷阱与误区
数据泄露 · 特征选择偏差 · 重复特征
特征筛选常见陷阱误区
30
特征筛选总结与最佳实践
不同场景下的方法选择建议 · 工作流模板 · 后续模型训练注意事项
特征筛选总结最佳实践