• 当某个特征只有很少类型的取值，而且99%都是其中一类的取值时，这种特征可以删除
• 不是所有的特征都能提供足够的信息的，甚至有些特征会对我们的模型训练产生障碍，因此在模型训练开始前我们要对特征做出一定的选择。

接下来我们使用SelectKBest方法结合F检验来筛选回归模型的特征。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
print('Boston data shape: ', boston.data.shape)

selector = SelectKBest(f_regression)
X_new = selector.fit_transform(boston.data, boston.target)
print('Filtered Boston data shape:', X_new.shape)

print('F-Scores:', selector.scores_)
Boston data shape:  (506, 13)
Filtered Boston data shape: (506, 10)
F-Scores: [ 88.15124178  75.2576423  153.95488314  15.97151242 112.59148028
 471.84673988  83.47745922  33.57957033  85.91427767 141.76135658
 175.10554288  63.05422911 601.61787111]

然后我们使用SelectPercentile结合卡方检验来筛选分类模型的特征。

from sklearn.feature_selection import SelectPercentile, chi2
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
print('Boston data shape: ', iris.data.shape)

selector = SelectPercentile(chi2, percentile=15)
X_new = selector.fit_transform(iris.data, iris.target)
print('Filtered Boston data shape:', X_new.shape)

print('F-Scores:', selector.scores_)
Boston data shape:  (150, 4)
Filtered Boston data shape: (150, 1)
F-Scores: [ 10.81782088   3.59449902 116.16984746  67.24482759]