基于ray的特征选择库，集成多种方法 (a tool for feature selection based on ray distributed framework)
| 方法名 | 变量数据 | 限制 | 排序取值 |
|---|---|---|---|
| variance(低方差过滤) | 单变量 | 未归一化的数据 | 大 |
| chi-square(卡方值过滤) | 变量与标签 | 特征值非负，且不能nan/inf | 大 |
| Pearson-value(皮尔森系数) | 变量与标签 | 两个变量需服从正态分布 | 大 |
| IV-value(IV值过滤) | 变量与标签 | 值不能为nan/inf | 大 |
| 空值率 | 单变量 | 小 | |
| 互信息(mutual info) | 变量与标签 | 值不能为nan/inf | 大 |
| 特征置换重要性(permutation importance) | 全部数据 | 需要已训练的模型 | 大 |
| 特征不纯度/树模型特征重要性(impurity importance) | 全部数据 | 大 | |
| 逐步回归(stepwise) | 全部数据 | 小 |
以上方法在使用时可指定。
参考 feature_selection\test_fs\test_func_flow.py