几种特征选择的方法汇总：RFE,卡方检验，方差分析，互信息法，以及两种嵌入的方法

最近处理数据的时候尝试了一下特征选择，在此记录一下常用的方法，以便日后查阅：
先贴一下原始数据：

1.RFE特征选择

2.方差分析

3.互信息法

4 卡方检验

5.1嵌入的方法：

基于L1范数：使用带惩罚项的基模型，除了筛选出特征外，同时也进行了降维

5.2嵌入的方法：

基于树模型的特征选择：树模型中GBDT也可用来作为基模型进行特征选择，使用feature_selection库的SelectFromModel类结合GBDT模型