二元与数值混合输入下二元目标的最优特征选择方法咨询

首先，你当前用的代码是可行的，但不是唯一的“最优解”，具体得看你的数据情况：

from sklearn.feature_selection import f_classif
x_new = SelectKBest(f_classif, k=8).fit_transform(x_train, y_train)

f_classif是基于方差分析（ANOVA）的方法，能衡量特征和二元目标的线性关联，不管是二元特征还是数值特征都能处理——二元特征可以当作离散数值来计算，所以这个方法本身没问题。

如果想要更适配的方案，可以试试这几种：

• 互信息法：比ANOVA更灵活，能捕捉特征和目标之间的非线性关联，很适合你这种混合特征场景，代码替换一下就行：

  from sklearn.feature_selection import SelectKBest, mutual_info_classif
  x_new = SelectKBest(mutual_info_classif, k=8).fit_transform(x_train, y_train)
  

• 递归特征消除（RFE）：结合你最终要使用的分类器来筛选特征，选出来的特征会更贴合实际建模需求。比如用逻辑回归当基模型：

  from sklearn.feature_selection import RFE
  from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  # 初始化RFE，指定基模型和要保留的特征数
  rfe = RFE(estimator=LogisticRegression(max_iter=1000), n_features_to_select=8)
  x_new = rfe.fit_transform(x_train, y_train)
  

• 树模型特征重要性：像随机森林、XGBoost这类模型能自动计算特征重要性，你可以直接按重要性排序选前8个特征：

  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  import numpy as np
  
  rf = RandomForestClassifier(random_state=42)
  rf.fit(x_train, y_train)
  # 获取前8个最重要的特征索引
  top_feature_indices = np.argsort(rf.feature_importances_)[-8:][::-1]
  # 如果x_train是DataFrame用iloc，是numpy数组直接索引
  x_new = x_train.iloc[:, top_feature_indices]
  

没有绝对的最优方法，建议根据你的数据特性选择：

• 如果特征和目标以线性关联为主，你的原方法就够用；
• 如果存在非线性关联，优先考虑互信息或树模型；
• 如果想让特征选择和最终建模的分类器高度适配，选RFE更合适。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahmoud