摘要：前向特征构造是一种机器学习特征选择方法，通过逐步添加最优特征来构建特征集。该方法从空集开始，每次迭代评估剩余特征对模型性能的提升，选择提升最大的特征加入集合，直到达到预设特征数量。其优势在于计算高效，适合高维数据，但可能无法获得最优解，特别是在特征相关或存在非线性关系时。文中提供了Python实现示例，使用糖尿病数据集演示了如何通过线性回归模型逐步选择特征并评估性能，最终输出所选特征及其对应的模型得分。

目录

机器学习 —— 前向特征构造

前向特征构造的核心概念

前向特征构造的实施步骤如下：

示例

前向特征构造的关键策略

总结

机器学习 —— 前向特征构造

前向特征构造是机器学习中的一种特征选择方法，该方法从空特征集开始，在每一步迭代中加入表现最佳的特征，直至选到所需数量的特征为止。

特征选择的目标是筛选出与预测目标变量相关的最重要特征，同时忽略那些对模型产生干扰、可能导致过拟合的次要特征。

前向特征构造的核心概念

前向特征构造不是盲目地创造特征，而是从简单到复杂、从基础到高阶，有策略地基于已有特征生成新特征，核心目标是：

1. 挖掘原始特征中未被直接体现的信息（比如特征间的交互、趋势、统计规律）；
2. 将原始特征转化为模型更容易学习的形式（比如非线性关系线性化）；
3. 筛选出对预测目标更有价值的特征，避免无效特征增加模型复杂度。

它和 “后向特征选择”（淘汰无用特征）是互补的，前者是 “造”，后者是 “删”，前向构造更侧重主动创造价值。

前向特征构造的实施步骤如下：

1. 初始化一个空特征集。
2. 设定要选择的最大特征数量。
3. 迭代直至达到所需特征数量：
   • 对于每个尚未纳入所选特征集的剩余特征，将其与已选特征组合构建模型，并通过验证集评估模型性能。
   • 选择能使模型性能最优的特征，将其加入所选特征集。
4. 返回所选特征集作为模型的最优特征集。

前向特征构造的核心优势在于计算效率高，可适用于高维数据集。但该方法并非总能得到最优特征集，尤其是当特征间存在高度相关性，或特征与目标变量之间存在非线性关系时，其效果会受影响。

示例

以下是在 Python 中实现前向特征构造的示例代码：

# 导入必要的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # 加载糖尿病数据集 diabetes = pd.read_csv(r'C:\Users\Leekha\Desktop\diabetes.csv') # 定义预测变量（X）和目标变量（y） X = diabetes.iloc[:, :-1].values y = diabetes.iloc[:, -1].values # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建空特征集 selected_features = set() # 设定要选择的最大特征数量 max_features = 8 # 迭代直至达到所需特征数量 while len(selected_features) < max_features: # 初始化最优特征和最优分数为0 best_feature = None best_score = 0 # 遍历所有剩余特征 for i in range(X_train.shape[1]): # 跳过已选中的特征 if i in selected_features: continue # 选择当前特征并拟合线性回归模型 X_train_selected = X_train[:, list(selected_features) + [i]] regressor = LinearRegression() regressor.fit(X_train_selected, y_train) # 在测试集上计算分数 X_test_selected = X_test[:, list(selected_features) + [i]] score = regressor.score(X_test_selected, y_test) # 若当前特征表现更优，则更新最优特征和分数 if score > best_score: best_feature = i best_score = score # 将最优特征加入所选特征集 selected_features.add(best_feature) # 打印所选特征和分数 print('所选特征：', list(selected_features)) print('分数：', best_score)

输出结果

运行上述代码后，将得到以下输出：

所选特征： [1] 分数： 0.23530716168783583 所选特征： [0, 1] 分数： 0.2923143573608237 所选特征： [0, 1, 5] 分数： 0.3164103491569179 所选特征： [0, 1, 5, 6] 分数： 0.3287368302427327 所选特征： [0, 1, 2, 5, 6] 分数： 0.334586804842275 所选特征： [0, 1, 2, 3, 5, 6] 分数： 0.3356264736550455 所选特征： [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] 分数： 0.3313166516703744 所选特征： [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 分数： 0.32230203252064216

前向特征构造的关键策略

1. 目标导向：构造的特征要和预测目标相关（比如预测房价，构造 “每平米价格 = 总价 / 面积” 比无意义的 “面积 + 楼层” 更有价值）；
2. 先简单后复杂：先尝试基础算术、统计特征，再用多项式、交叉特征，避免一开始就引入高维复杂特征导致过拟合；
3. 结合领域知识：比如金融场景构造 “负债率 = 负债 / 收入”，医疗场景构造 “BMI = 体重 / 身高 ²”，领域知识能让构造的特征更有意义；
4. 特征筛选同步：构造后要结合特征选择（如方差筛选、相关性分析、L1 正则），剔除冗余特征。

总结

1. 前向特征构造的核心是从原始特征出发，主动创造有价值的新特征，而非被动使用原始特征；
2. 常用方法包括：算术运算、统计特征、类别组合、多项式特征，优先结合领域知识和目标导向；
3. 构造后需配合特征筛选，避免特征维度爆炸和过拟合，确保新特征能真正提升模型性能。