循环结构

while循环

选择结构嵌套

一定要控制好不同级别代码块的缩进量。

多分支选择结构

双分支选择结构

三元条件运算符

条件为真时的值 if   (条件表达式)  else  条件为假时的值

选取超参数threshold

我们怎样知道，方差过滤掉的到底时噪音还是有效特征呢？过滤后模型到底会变好还是会变坏呢？答案是：每个数据集不一样，只能自己去尝试。这里的方差阈值，其实相当于是一个超参数，要选定最优的超参数，我们可以画学 习曲线，找模型效果最好的点。但现实中，我们往往不会这样去做，因为这样会耗费大量的时间。我们只会使用阈值为0或者阈值很小的方差过滤，来为我们优先消除一些明显用不到的特征，然后我们会选择更优的特征选择方法 继续削减特征数量。

方差挑选完毕之后，我们就要考虑下一个问题：相关性了。我们希望选出与标签相关且有意义的特征，因为这样的特征能够为我们提供大量信息。如果特征与标签无关，那只会白白浪费我们的计算内存，可能还会给模型带来噪 音。在sklearn当中，我们有三种常用的方法来评判特征与标签之间的相关性：卡方，F检验，互信息。

卡方过滤是专门针对离散型标签（即分类问题）的相关性过滤。卡方检验类feature_selection.chi2计算每个非负 特征和标签之间的卡方统计量，并依照卡方统计量由高到低为特征排名。再结合feature_selection.SelectKBest 这个可以输入”评分标准“来选出前K个分数最高的特征的类，我们可以借此除去最可能独立于标签，与我们分类目 的无关的特征。

如果卡方检验检测到某个特征中所有的值都相同，会提示我们使用方差先进行方差过滤。并且，刚才我们已 经验证过，当我们使用方差过滤筛选掉一半的特征后，模型的表现时提升的。因此在这里，我们使用threshold=中 位数时完成的方差过滤的数据来做卡方检验。

卡方检验的本质是推测两组数据之间的差异，其检验的原假设是”两组数据是相互独立的”。卡方检验返回卡方值和 P值两个统计量，其中卡方值很难界定有效的范围，而p值，我们一般使用0.01或0.05作为显著性水平，即p值判断 的边界，具体我们可以这样来看：

特征选择feature_selection

特征创造是一个中很好的方法

在做特征选择之前，有三件非常重要的事：跟数据提供者开会！跟数据提供者开会！跟数据提供者开会！

所以特征选择的第一步，其实是根据我们的目标，用业务常识来选择特征。

一、方差过滤

可能特征中的大多数值都一样，甚至整个特征的取值都相同，那这个特征对于样本区分没有什么作用。所以无 论接下来的特征工程要做什么，都要优先消除方差为0的特征。

当特征是二分类时，特征的取值就是伯努利随机变量，这些变量的方差可以计算为：

其中X是特征矩阵，p是二分类特征中的一类在这个特征中所占的概率。

包装法也是一个特征选择和算法训练同时进行的方法，与嵌入法十分相似，它也是依赖于算法自身的选择，比如 coef_属性或feature_importances_属性来完成特征选择。但不同的是，我们往往使用一个目标函数作为黑盒来帮 助我们选取特征，而不是自己输入某个评估指标或统计量的阈值。包装法在初始特征集上训练评估器，并且通过 coef_属性或通过feature_importances_属性获得每个特征的重要性。然后，从当前的一组特征中修剪最不重要的 特征。在修剪的集合上递归地重复该过程，直到最终到达所需数量的要选择的特征。区别于过滤法和嵌入法的一次 训练解决所有问题，包装法要使用特征子集进行多次训练，因此它所需要的计算成本是最高的。

最典型的目标函数是递归特征消除法（Recursive feature elimination, 简写为RFE）。它是一种贪婪的优化算法， 旨在找到性能最佳的特征子集。 它反复创建模型，并在每次迭代时保留最佳特征或剔除最差特征，下一次迭代时， 它会使用上一次建模中没有被选中的特征来构建下一个模型，直到所有特征都耗尽为止。然后，它根据自己保留或 剔除特征的顺序来对特征进行排名，最终选出一个最佳子集。包装法的效果是所有特征选择方法中最利于提升模型 表现的，它可以使用很少的特征达到很优秀的效果。

feature_selection.SelectFromModel

选择结构

单分支选择结构

条件表达式详解

       在选择和循环结构中，条件表达式的值为False的情况如下：

       False、0、0.0、空值None、空序列对象

Embedded嵌入法

嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法，即特征选择和算法训练同时进行。在使用嵌入法时，我们先使 用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据权值系数从大到小选择特征。这些权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性，比如决策树和树的集成模型中的feature_importances_属性，可以列出各个特征对树的建立的贡献，我们就可以基于这种贡献的评估，找出对模型建立最有用的特征。

过滤法中使用的统计量可以使用统计知识和常识来查找范围（如p值应当低于显著性水平0.05），而嵌入法中使用 的权值系数却没有这样的范围可找——我们可以说，权值系数为0的特征对模型丝毫没有作用，但当大量特征都对 模型有贡献且贡献不一时，我们就很难去界定一个有效的临界值。

嵌入法引入了算法来挑选特征，因此其计算速度也会和应用的算法有很大的关系。如果采用计算量很大，计 算缓慢的算法，嵌入法本身也会非常耗时耗力。并且，在选择完毕之后，我们还是需要自己来评估模型。

先使用方差过滤，然后 使用互信息法来捕捉相关性，不过了解各种各样的过滤方式也是必要的。

互信息法是用来捕捉每个特征与标签之间的任意关系（包括线性和非线性关系）的过滤方法。和F检验相似，它既 可以做回归也可以做分类，并且包含两个类feature_selection.mutual_info_classif（互信息分类）和 feature_selection.mutual_info_regression（互信息回归）。这两个类的用法和参数都和F检验一模一样，不过 互信息法比F检验更加强大，F检验只能够找出线性关系，而互信息法可以找出任意关系。

集合：无序可变，集合底层是字典实现，集合的所有元素都是字典中的”键对象“，因此是不能重复且唯一的。

集合创建和删除

1.{}创建

2.set()创建

3.remove()、clear()

集合相关操作

字典核心底层原理（重要）

列表通过索引值寻找，字典通过键寻找。

字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组，数组的每个单元叫做bucket，每个bucket有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。

（1）将一个键值对放进字典的底层过程

序列解包

序列解包可以用于元组、列表、字典。序列解包可以方便对多个变量进行赋值。

字典元素添加、修改、删除

1.给字典新增键值对，如果键已经存在则被覆盖，若键不存在则增加。

2.使用update()将新字典中所有键值对全部添加到旧字典上，如果键重复则进行覆盖。

3.字典中元素的删除，可以使用del()方法，或者clear()删除所有键值对；pop()删除指定键值对，并返回对应的值对象。

4.popitem()：随机删除和返回键值对，字典是无序可变序列，因此没有元素的排序顺序等；popitem弹出随机的项。

字典元素的访问

（1）通过【键】获得“值”

（2）通过get()方法获得值（推荐使用）

字典

字典是“键值对”的无序可变序列，字典中的每个元素都是一个“键值对”，包含："键对象"和“值对象”。可以通过“键对象”实现快速获取，删除，更新对应的“值对象”。“键”不可重复。

字典的创建

（1）通过{}，dict()函数创建字典。

（2）zip()

（3）通过fromkeys创建值为空的字典

生成器推导式创建元组

生成器推导式生成的不是列表也不是元组，而是一个生成器对象。

元组的元素访问和计数

元组排序

zip():将多个列表对应位置的元素组合成为元组，并返回这个zip对象。