特征选择 ： 最优化搜索 与 特征背后

周一王博士将对船价格影响最大的特征：Fuel180(船用油)价格 和 北方到乍浦（2-3W）神海价格（因为乍浦最靠近目标港口）加入回归模型。 对剩下的80多个特征，我们分别用周三周四的时间各自进行了选择。

特征太多。我尝试将p_value<0.05的所有特征放进回归模型，效果并不好。因此，一狠心，做了个遗传算法，将之前选的特征事先跳出来，对剩下的特征进行提取。设置迭代为300代，最后的结果是选出26个特征，加上原来的，有31个特征。mae为5.86，比之前的mae提高将近0.5, 我觉得挺好。

但周五例会跟王博士展示时这种方法受到了批评，选择的特征中有许多是跟目标关系很小的。我们在看训练后的线性回归模型，coef_>0.05的只有6个。这些特征加上之前的15个，最后训练得到的模型的mae为6。

因此，最优化搜索并不是特征选择的绝杀，还是要考虑与特征与目标的关系。

另：

猜想： 在训练模型之前并没有将数据归一化，我们猜测有数值比较大的列（6000-8000），数值比较小的列（0.06-0.08），可能会影响系数，导致有的系数过小（<0.05，可认为系数无关）。可以做一下归一化数据后建模，看有没有影响。

查看误差项和剩余特征的相关性，继续选择相关性较强的特征加入。

总结，特征选择要挖掘特征与目标变量的关系，而不是直接搜索。