机器学习高维特征下高效实现向后消除的方法咨询

• 完全不用对着295个特征逐个手动翻OLS的P值表格操作，结合你已经用随机森林拿到97.92%准确率的基础，完全可以把手动筛选换成全自动流程，省掉逐特征手动调整的麻烦。
• 关于你卡在P值阈值设定的问题：你当前样本量是1460行，属于中大样本规模，传统小样本场景下常用的0.05的P值阈值在这里根本不适用——这个样本量下统计检验的检验力极高，哪怕是P值在0.1~0.2区间的特征，对因变量的实际解释贡献已经非常弱，实操里直接把初始剔除阈值设为0.1就完全够用，根本不需要纠结更精细的阈值数值。
• 两个可以直接落地的高效实现方案：
  1. 如果你想沿用目前写的OLS代码逻辑，直接写循环自动化跑就行：初始把全部295个特征放进OLS模型，逐轮拟合之后自动定位P值最高的那个特征删掉，重新拟合模型，直到剩下的所有特征P值都低于你设的0.1阈值，全程不用手动翻summary找要删的特征。
  2. 如果你更在意最终随机森林模型的效果，别硬套OLS的P值当剔除标准——直接用sklearn自带的RFECV类，把评估器设成你正在用的随机森林回归模型，以交叉验证的R²得分为判定标准，每轮自动删掉对模型得分贡献最小的特征，直到模型得分降到你能接受的下限（比如比当前97.92%的准确率低0.5%）就停止筛选。这个流程和你的最终建模目标完全对齐，不会出现筛出来的特征在OLS里显著、但在随机森林里没用的错位问题。
• 实操避坑提示：
  • 筛选全程一定要绑定固定划分的验证集，每轮删完特征都要测验证集上的随机森林预测准确率，别只看OLS的训练集拟合效果，很容易为了压减特征数把模型泛化能力搞丢。
  • 注意你现在的特征是类别编码后的结果，独热编码出来的稀疏特征哪怕P值偏高，也不代表对随机森林没有预测价值，选剔除判定标准的时候优先对齐最终用的随机森林模型的评价指标，别完全跟着OLS的结果走。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yash Vishe