何时需进行特征选择？多机器学习算法的特征选择策略咨询

这种说法完全不正确，特征选择并不是Logistic Regression的专属需求，你提到的所有机器学习算法都能从合理的特征选择中获益。

下面针对你用到的每个算法具体说明：

• Logistic Regression：它确实对特征冗余、多重共线性比较敏感——冗余特征会让模型系数不稳定，解释性变差，还容易过拟合。但这并不代表只有它需要特征选择，其他算法同样会受无关/冗余特征的影响。
• 决策树（Decision Tree）：虽然树模型能自动识别重要特征并构建分支，但大量无关、冗余特征会迫使树不断分裂，导致树的深度过大，最终引发过拟合，还会拖慢训练速度。特征选择能帮它砍掉不必要的分支，简化模型，提升泛化能力。
• 支持向量机（SVM）：如果用线性核，高维冗余特征会让最优超平面的拟合变得困难，还会增加计算成本；如果是非线性核，冗余特征会让核函数的计算复杂度飙升。特征选择能降低维度，让SVM更快、更准确地找到分类边界。
• K近邻（KNN）：这是完全基于距离计算的算法，无关特征会稀释有用特征的权重，导致距离度量完全失效——比如你用一堆和目标无关的特征计算距离，结果肯定不准。特征选择能让模型聚焦在真正影响结果的特征上，大幅提升预测精度和速度。
• 朴素贝叶斯（Naive Bayes）：虽然它假设特征之间相互独立，但实际数据里的无关、冗余特征会增加计算量，还可能引入噪声干扰概率估计，最终影响预测结果的准确性。特征选择能过滤掉这些干扰项，让模型的概率计算更精准。

实操建议 #

别搞“Logistic Regression用筛选特征，其他用全特征”这种一刀切的操作，更合理的做法是：

1. 先做一轮基础特征筛选：用相关矩阵、互信息、方差过滤等方法，先把明显无关、冗余的特征去掉，得到一个精简的特征集。
2. 分算法做对比实验：针对每个算法，分别在精简特征集和全特征集上做交叉验证，对比准确率、召回率、AUC等核心指标，看哪个特征集表现更好。
3. 结合算法特性调整：比如KNN对特征缩放敏感，特征选择后最好配合标准化；树模型可以结合自身输出的特征重要性，再做二次筛选优化。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fábio