特征选择的几种方法

过滤式特征选择方法：通过对特征进行评估，筛选出与目标变量相关性最高的特征，常用的评估方法有相关系数、卡方检验、互信息等。

包裹式特征选择方法：采用学习器对特征子集进行评估，得到最优特征子集，常用的学习器有决策树、神经网络等。

嵌入式特征选择方法：将特征选择作为学习器的一部分，通过训练模型来选择最优的特征子集，常用的学习器有线性回归、逻辑回归等。

基于稳定性的特征选择方法：通过对数据进行采样和特征子集的随机重排，来评估特征的稳定性，筛选出稳定性较高的特征。

基于机器学习的特征选择方法：使用机器学习算法来评估特征的重要性，常用的算法有随机森林、支持向量机等。