变量选择在数据分析中十分重要，不同的变量选择方法对结果的影响也是不同的。本文将介绍变量选择方法的几种类型，并着重讨论了其中最为常用的方法。1.过滤式变量选择方法过滤式变量选择方法通常是通过一些统计测试或其他方法，先对每个自变量进行筛选，然后根据一定的阈值筛选出最终需要的自变量。这种方法的特点是计算简单，容易实现，但没有考虑自变量和因变...
变量选择在数据分析中十分重要，不同的变量选择方法对结果的影响也是不同的。本文将介绍变量选择方法的几种类型，并着重讨论了其中最为常用的方法。
1.过滤式变量选择方法
过滤式变量选择方法通常是通过一些统计测试或其他方法，先对每个自变量进行筛选，然后根据一定的阈值筛选出最终需要的自变量。这种方法的特点是计算简单，容易实现，但没有考虑自变量和因变量之间的关系，可能会导致选择出的变量与结果无关。其中，最常用的是方差分析（ANOVA）和相关系数矩阵。
2.包裹式变量选择方法
包裹式变量选择方法是把变量选择看作一个优化问题，将自变量放入模型中并评估它们的有效性。这种方法使用的模型通常比较复杂，需要大量的计算资源和时间。因此，包裹式变量选择方法在处理大数据集时可能不太实用。其中，最常用的是递归特征消除（RFE）方法。
3.嵌入式变量选择方法
嵌入式变量选择方法将变量选择嵌入到模型训练过程中，使模型训练和变量选择同时进行。这种方法的优点是能够将变量选择和模型训练合并为一步，避免因变量和自变量之间不连贯导致的不良影响。其中，最常用的嵌入式变量选择方法是LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）。
不同的变量选择方法适用于不同的数据集和问题类型。过滤式变量选择方法计算简单、易实现，但可能会选择出与结果无关的变量；包裹式变量选择方法使用的模型比较复杂，需要大量计算资源和时间，不适合处理大数据集；嵌入式变量选择方法将变量选择嵌入到模型训练中，能够同时完成变量选择和模型训练，避免变量选择和模型训练之间的不连贯。其中，LASSO方法被广泛应用于嵌入式变量选择中。