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非模型方法
一.FILTER过滤法：
1.缺失值比例（80%以上缺失则删除）/方差
注意：
连续变量只删方差为0的，因为变量取值范围会影响方差大小。
离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。
函数：VarianceThreshold

二.假设检验：
卡方检验看离散变量是否独立
方差分析看离散和连续变量是否独立
F检验看连续变量是否独立

三.互信息的关联度指标：
相关系数(f_regression:是相关系数绝对值排序的结果)
最常用的是互信息法IV，注意，对于树算法，它自动筛选信息熵增益大的函数，这也是隐含了互信息法
连续变量和离散变量的互信息法：
思路：根据离散变量的取值对连续变量分组，然后衡量组内差异和组间差异，进而判断分组是否有效。

非参数和参数方法的选择：
非参数法计算效率高，大样本下能和参数方法有相同可信度，且识别连续变量间的非线性关系只能用互信息法，因此一般选非参数
当然有时间也可以取参数和非参数的交集

模型方法(特征的模型贡献度）：
四.线性回归、逻辑回归看自变量系数

五.决策树类的看特征重要性指标
特性：受模型效果影响，模型效果越好，泛化能力越强，该指标越可信。并且由于模型训练存在随机性，因此该指标也存在随机性
方法：
RFE和RFECV
步骤：
训练模型，计算特征重要度，每次删除最低的几个，循环计算直到设定的个数。
存在的问题：模型会过拟合且输出结果随机

解决方法：用一个已经训练好的模型去筛选（在全量样本上先训练一个），每轮筛选都训练一个新的模型，效果也会提升
优化后的流程为：
Step 1.在全量样本上训练一个经过超参数搜索优化后的模型，或者找到一组优化后的超参数；
Step 2.将这个训练后的模型带入RFE搜索过程，并设置RFE参数n_features_to_select=1，在step=1时，RFE过程将每次剔除当前数据集中最不重要的特征，然后根据输入模型的超参数再次进行模型训练，以此往复，遍历全部特征。
Step 3.根据RFE评估器的ranking_查看每个特征的重要性排名。

选几个特征最佳？根据模型输出结果选最好的时刻，也就是RFECV：流程如下：
Step 1：根据给定的评估器，在当前数据集A1上进行训练，得到模型结果r1，并计算每个特征的重要性，即计算每个特征的coef_或feature_importances_；
Step 2：剔除最不重要的特征，即特征重要性计算结果最小的特征，得到特征子集A2，然后再次训练模型，得到模型结果r2，并计算剩余特征的特征重要性；
Step 3：如果r2优于r1，则保留A2，并在A2基础上进一步剔除最不重要的特征得到特征子集A3，并进行模型训练，得到此时模型结果r3，以及A3各特征重要性，并不断重复该过程；反之如果r1优于r2，则保留A1，停止迭代；或者在多轮迭代过程中，任意子集的建模效果弱于父集，则停止迭代。
注意：方差分析等一般用于指标初筛，RFE用于精筛
 
SFM：设定特征重要性阈值然后筛
阈值设定：启发式：均值/中位数/均值*0.1

六.SFS 
1.分类：
前向：选一个特征然后逐渐加入,每步贪心，选效果最好的
后向:选所有特征然后逐渐删除,每步贪心，选效果最好的
2.
优点：不借助特征评估指标，可以围绕不产生特征评估指标的模型进行搜索
缺点：无法对每个备选特征子集单独优化超参数，已模型效果为搜索依据的过程，模型本身精度不足。