标准回答
三类方法
特征选择按"是否依赖学习器"分为三类。
过滤法（Filter）：先于模型，用统计指标对每个特征独立打分再排序筛选。常见指标有方差（剔除近常数特征）、皮尔逊相关系数、卡方检验、互信息。优点是计算快、与模型解耦；缺点是忽略特征间组合效应。
包裹法（Wrapper）：把特征子集的搜索包在模型评估之外，用交叉验证的性能作为目标。典型如递归特征消除（RFE）、前向/后向逐步选择。效果通常最好，但每个子集都要训练模型，计算开销大、易过拟合。
嵌入法（Embedded）：选择嵌入到训练过程中。L1（Lasso）正则将不重要特征的系数压到 0；树模型（随机森林、XGBoost）依据分裂增益给出特征重要性。兼顾效果与效率，是工程中最常用的方案。
常见误区
⚠️ 常见踩坑
过滤法的相关性是单变量的，可能漏掉只在组合中有用的特征；树重要性对高基数类别特征有偏，不能盲信排序。
追问
追问 1：过滤法用相关系数和用互信息有什么区别？
相关系数只能捕捉线性关系，对非线性依赖（如 U 形）会得到接近 0 的值；互信息度量任意形式的统计依赖，能发现非线性关系，但需要分箱或密度估计，计算更复杂、对样本量更敏感。
追问 2：RFE 的工作流程是怎样的？
递归特征消除先用全部特征训练模型，按系数或重要性剔除最弱的一个（或一批）特征，在剩余特征上重新训练，循环直到达到目标特征数。常配合交叉验证（RFECV）自动确定最优特征数量。
延伸学习
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