机器学习中如何用筛选器检测冗余？

筛选器试图在特征丛林中进行清洗，它独立于后续使用的任何机器学习方法。它基于统计方法找出冗余或无关特征。一般来讲，筛选器的工作流所图：

通过使用相关性，很容易看到特征之间的线性关系。这种关系可以用一条直线来拟合。在下面这些图中，我们可以看到不同程度的相关性，以及一个用红色虚线描绘出的潜在线性依赖关系（一个拟合的一维多项式）。每幅图上方的相关系数Cor（X1,X2）是用皮尔逊相关系数计算出来的（皮尔逊r值），采用的是scipy.stat里的rearsonr（）函数。

给定两个大小相等的数据序列，它会返回相关系数值和p值所组成的元组。p值是该序列产生于一个不相关系统的概率。换句话说，p值越高，我们越不能信任这个相关系数：

在第一种情况下，知道这两个序列是相关的。而在第二种情况下，我们仍然有一个非零的r值。

然而，p值基本上告诉这个系数是什么样的，不应对它过多关注。

在前三个具有高相关系数的情形中，我们可能要把X1或X2扔掉，因为它们似乎传递了相似的信息。

然而在最后一种情况中，我们应该所两个特征都保留。在应用中，这种决策当然是由p值驱动的。

尽管这种方法在前面这个例子中工作得不错，但在实际应用中却并不好。基于相关性的特征选择方法的一个最大缺点就是，它只能检测出线性关系（可以用一条直线拟合的关系）。如果在非线性数据中使用相关性，就有问题了。

除右下图以外的所有图中，尽管人的眼睛可以立即看到X1或X2之间的关系，却没法发现相关系数。很明显，相关性在检测线性关系中是很有用的，但对于其他关系就不行了。而对于非线性关系，可以用互信息。