建立模型过程中进行特征筛选有哪些需要注意的点？

詹惠儿

2021-04-10 阅读量: 453

问：

建立模型过程中进行特征筛选有哪些需要注意的点？

答：

（1）方法

通过经验法从业务上判断变量重要性，这样有助于与业务环境相契合，不至于模型脱节

于业务，造成与同事、老板的经验不一致。

（2）维度

维度分析的整体规律是从低维到多维。描述性统计侧重于单维分析，并通过图形过渡到

对双变量的处理，将双维问题推广到多维，这是统计分析的一般性流程。

（3）变量重要性

业务导向和（第三步）相关分析都是通过业务准则判断变量重要性，此处筛选出的变量

比较少，需要执行的时间很久；而第二步的简单回归和第四步的动态回归是，依回归系数检

验大幅删除变量的方式进行的，可以有效地节省时间。

第五步的主成分分析是一种压缩变量的技术，在压缩过程中会损失变量信息，因此尽量

不要对重要变量压缩，又因为压缩过程需要借助变量间的相关性，所以不重要的变量间又很难产生这种相关，通常也不会有理想的结果。

（4）共线性

特征选择本身具有处理内生性问题，选择合适的自变量，避免自变量和残差间的相关，

也正因为涉及到多个自变量，共线性问题也是绕不开的话题，因此加入对共线性的处理。

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