获取在特征选择方法之后选择的列名

在特征选择方法之后选择的列名是指在机器学习或数据分析任务中，经过特征选择方法筛选后保留下来的特征列的名称。

特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和相关性的特征，以提高模型的性能和准确性。特征选择方法可以帮助我们减少特征维度，降低计算复杂度，提高模型的泛化能力，并且可以去除冗余和噪声特征，提高模型的解释性。

常见的特征选择方法包括过滤法、包装法和嵌入法。过滤法通过统计方法或相关性分析等指标对特征进行评估和排序，然后选择排名靠前的特征。包装法则将特征选择问题转化为搜索优化问题，通过训练模型并根据模型性能评估特征的重要性，然后选择最佳特征子集。嵌入法则在模型训练过程中自动选择特征，通过正则化项或决策树剪枝等方法来约束特征的选择。

特征选择方法的选择取决于具体的任务和数据集。以下是一些常见的特征选择方法：

1. 方差选择：根据特征的方差来选择特征，方差较小的特征往往包含的信息较少。
2. 相关系数选择：通过计算特征与目标变量之间的相关系数来选择相关性较高的特征。
3. 卡方检验选择：适用于分类问题，通过计算特征与目标变量之间的卡方统计量来选择相关性较高的特征。
4. 互信息选择：通过计算特征与目标变量之间的互信息来选择相关性较高的特征。
5. L1正则化选择：通过加入L1正则化项来约束模型的稀疏性，从而选择重要的特征。
6. 基于树模型的选择：通过决策树或随机森林等模型来评估特征的重要性，选择重要性较高的特征。

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