针对四类回归模型，能否用PCA的100列阈值做后向特征选择？

首先明确：不建议直接将PCA得出的100主成分阈值，套用到原始特征的后向特征选择流程中，原因和替代方案如下：

核心逻辑差异 #

PCA筛选的是原始特征线性组合后的主成分，100是主成分的数量，代表这100个新特征能解释95.2%的数据方差；而后向特征选择是从原始特征集合中逐步剔除对模型贡献小的特征，两者的筛选对象、评价标准完全不同，没有直接对应关系。

结合你的目标模型分析 #

你要适配的四类回归模型，各自对特征的需求和筛选逻辑有明显区别：

• 随机森林/梯度提升：这类树模型本身能自动处理特征冗余，通过 impurity 下降幅度评估特征重要性，不需要依赖PCA的方差解释率来限定特征数量。直接用原始特征训练，再基于模型输出的特征重要性做预筛选，效率和效果都会更好。
• OLS回归：对多重共线性敏感，但后向选择的终止条件应该基于模型的统计指标（如AIC、BIC）或验证集拟合效果，而非PCA的方差解释——PCA只能反映数据的整体方差结构，无法直接对应OLS模型的拟合优度。
• LASSO回归：自带L1正则化，训练过程中会自动将不重要的特征系数压缩至0，本身就具备特征选择能力，额外用PCA阈值限制后向选择完全没必要。

更合理的操作建议 #

1. 若想结合PCA简化特征：可以直接用PCA生成的主成分作为模型输入，但此时不需要再对原始特征做后向选择。
2. 若坚持对原始特征做后向选择：
   • 先做特征预筛选：比如用方差阈值剔除方差极小的特征，或用树模型输出的feature_importances_选出Top 150左右的特征，减少后向选择的计算量（毕竟650样本+312特征直接做后向选择，计算成本高且易过拟合）。
   • 后向选择的终止条件：以验证集的泛化性能（如RMSE、R²）或统计指标（AIC、BIC）为准，而非PCA的方差阈值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mostafa Bouzari