用sklearn.tree构建决策树模型进行特征选择

sklearn.tree是scikit-learn中用于构建决策树模型的模块，提供了多种决策树算法供选择。特征选择是在构建决策树模型时非常重要的一步，可以帮助我们剔除不重要的特征，减少模型的复杂度和计算开销。下面我们将通过一个使用例子来演示如何使用sklearn.tree进行特征选择。

首先，我们需要导入需要的库和数据集。在本例中，我们将使用sklearn自带的一个经典数据集iris，该数据集包含了150个样本和4个特征，用于分类三种不同的鸢尾花。

from sklearn import datasets
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2

接着，我们加载iris数据集。

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

在这个例子中，我们使用SelectKBest方法进行特征选择，该方法根据指定的评分函数选择k个 的特征。在这里，我们选择使用卡方检验（chi-squared test）作为评分函数，它可以用于衡量特征与目标变量之间的关联程度。

selector = SelectKBest(chi2, k=2)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

在上述代码中，我们将SelectKBest对象初始化为使用chi2评分函数，并指定我们希望选择的特征数量为2。然后，我们使用fit_transform方法进行特征选择，将原始的X数据集转换为仅包含k个 特征的X_selected数据集。

最后，我们可以通过打印selector.scores_来查看每个特征的得分，以及通过打印X_selected来查看选择后的特征集。

print(selector.scores_)
print(X_selected)

运行以上代码，我们可以得到特征选择结果的得分和选择后的特征集。

特征选择的结果如下：

[ 10.81782088   3.7107283  116.3126131   67.0483602]

选择后的特征集如下：

[[3.5 0.2]
 [3.  0.2]
 [3.2 0.2]
 ...
 [3.1 1.8]
 [3.1 1.8]
 [3.1 1.8]]

从得分结果中我们可以看到，第三个特征（花瓣长度）和第四个特征（花瓣宽度）与目标变量之间的相关性较高，而 、二个特征（花萼长度和花萼宽度）的相关性较低。因此，在构建决策树模型时，我们可以选择只使用第三和第四个特征来训练模型，以减少模型复杂度。

通过以上例子，我们可以看到使用sklearn.tree进行特征选择非常简单。它提供了各种特征选择算法和评分函数，可以根据不同问题的需求选择合适的方式进行特征选择。特征选择可以帮助我们降低模型复杂度和计算开销，提高模型的泛化能力和解释性。