序言：
特征筛选是风控建模中非常重要的步骤，其目标是寻找最优特征子集来提升模型效果，减短训练时间和提高可解释性，本文将从特征筛选的目的出发，介绍过滤式，包裹式，嵌入式三种常用的特征筛选方法。
今天我们综合了星球同学的一些需求，给大家梳理了这样一篇风控建模中特征筛选，希望对所有的风控人员在模型开发上都有所启发。
本文，我们会跟大家介绍特征选择的内容，包括其中的重点问题跟注意的细节。
因为完整内容较长，本次整体的内容将分成五大部分跟大家介绍，特别是第五部分，内容更会带领大家领略整个模型调参的内容，整体目录如下：
Part1.特征筛选的目的和步骤
Part2.特征筛选方法–过滤式
Part3.特征筛选方法–包裹式
Part4.特征筛选方法–嵌入式
Part5.实操–基于特征重要性的筛选–后向选择及交叉验证方法
正文部分如下：
Part1.特征筛选的目的和步骤
一.特征筛选的目的：
1.降低模型发生过拟合的风险
过拟合的意思是模型在训练集和测试集上的表现差异过大，发生过拟合的主要原因为
1）训练样本太少，数据不够全面。
2）训练数据里的噪声干扰过大，而模型又学到了这些“统计噪声“
3）模型过于复杂，表现为模型死记硬背的记下了训练数据的规律，而对未知的预测数据不知道变通，导致泛化能力很差。
特征数过多一方面增加了模型的复杂度，另一方面特征多也引入了更多的噪声数据，使模型更容易学到噪声，增大了发生过拟合的风险，需要注意的是，特征多不是导致过拟合，而是更容易过拟合，两者并不是本质上的联系。
2.提高可解释性
对于一个模型，入模50个特征和只入模10个特征，当然是10个特征来解释更加方便。特征数量的下降有助于风控和业务对模型的理解，尤其是金融这种对可解释性要求比较高的场景。
3.提高模型训练速度，节省存储空间
建模过程中也要考虑到时间成本，特别是大量数据和用集成模型的情况下，做特征筛选是非常有必要的。
二.特征筛选的步骤
首先要知道哪些特征是需要筛掉的：
1）垃圾/无用特征，这些特征对模型预测基本起不到什么效果，并且可能带来噪声数据
2）弱特征，对模型预测有微弱的效果，去除这些特征对模型结果不会有大的影响
3）相关性特征，这些特征会影响模型的解释性，也有可能对模型效果有影响
一般做特征筛选是先粗筛再细筛，先筛掉垃圾/无用特征，再对弱特征和相关特征做细致的筛选。对于逻辑回归建模，特征筛选需要细致一点，最后入模的特征控制在8-20个，筛选的步骤为：
对于Xgboost，Lightgbm建模，特征筛选可以粗一点，因为算法本身就自带了对特征的选择，筛选的步骤为：
Part2.特征筛选方法–过滤式
过滤式方法是根据特征本身的属性，或者特征之间，特征和标签之间的关系来做筛选，常见的方式有：
方差筛选，缺失率筛选，常值占比筛选，IV值筛选，PSI筛选，共线性筛选
1.方差筛选
方差是衡量一组数据离散程度的度量，计算公式为：
从公式中可以发现如果特征都是同一个值，那方差为0，这种特征对于模型预测基本没有作用。所以方差很小的特征携带的信息可能就很少，但方差容易受到异常值的影响，所以在做筛选时，最好只筛掉方差等于0或者极其接近0的特征。
2.缺失率筛选
特征的缺失率越高，携带的信息也就越少，预测能力越弱，所以要把缺失率较高的特征筛掉，那缺失率的阈值定在多少合适呢？这个跟用的算法有关系，逻辑回归对缺失比较敏感，并且模型对特征的预测能力要求较高，所以筛的会紧一点，一般将阈值定在50%-70%之间，集成算法可以自动处理缺失值，而且能很好利用那些缺失率高的特征(弱特征)，所以筛的会松一点，阈值一般定在80%-90%之间。另外也可以计算缺失率在时间上的变化，缺失率在时间上波动非常大的特征也可考虑筛除。
3.常值占比筛选
如果特征中某个值占比过大，那特征携带的信息也比较少，这个跟方差的逻辑类似。在计算常值占比时，需要先剔除缺失的样本，筛选的阈值一般定在85-95%之间。
4.PSI筛选
PSI衡量的是特征/模型在实际分布和预期分布之间的稳定性，简单理解就是把两个分布叠在一起，比较两个分布的差异有多大，PSI的计算公式为：
PSI = SUM( (实际占比 - 预期占比）* ln(实际占比 / 预期占比) )
PSI值越小，代表两个分布之间差异越小，代表越稳定，取值范围如下：
0-0.1 稳定性比较好
0.1-0.25 稳定性稍差
0.25 稳定性比较差
对特征做PSI筛选时，有两种方式：
1）计算特征在训练集和测试集之间的PSI，这是衡量在训练集和测试集的稳定性。
2）将训练集按时间顺序分割成几部分，例如训练集包含了1-6月份的数据，那按月份分为6部分数据，以1月份的样本作为预期分布，2-6月份作为实际分布算每个月的PSI，观察PSI的值在时间上是否稳定，如果波动比较大则考虑筛除。这是衡量在时间维度上的稳定性。
PSI筛选不是必须要做，一方面要看样本的时间跨度和样本量是否支持做PSI筛选，另外一方面如果取的样本处在业务不稳定时期，或者风控决策变动频繁，那大部分特征都不会稳定，这样会把很多重要的特征都筛掉，直接影响模型的效果。
5.woe和IV值筛选
在风控模型中，woe用于特征的转换(一种编码方式)，IV用于评估特征的预测能力,IV是在woe的基础上计算的，在进行woe编码前，需要对特征做分箱处理(离散化)，然后计算每个箱体内的好人数(bin_goods)和坏人数(bin_bads),接着分别除以总的好人数(all_goods)和总的坏人数(bad_goods)，得到每个箱体内的边际好人占比(goodattr)和边际坏人占比(badattr),然后计算每个箱的woe = In(badattr/goodattr)，每个箱的IV = (badattr-goodattr)*woe，将每个箱的IV加起来就是这个特征的IV值，具体的计算公式如下：
IV值的评价标准如下：
<0.02: 预测能力几乎没有
0.02-0.1:预测能力很弱
0.1-0.3:预测能力中等
0.3-0.5:预测能力比较强
0.5: 结果不太可信，可能存在标签泄漏问题
IV筛选一般用在逻辑回归建模中，定筛选的阈值时，要根据总体特征IV值的情况来定，例如IV值都在0.2以下，那阈值要设的松一点，可以保留IV>0.05的特征，如果IV值都比较高，那阈值可以设的紧一点，例如可以保留IV>0.1的特征。另外为了加快计算IV的时间，可以选择决策树分箱，比卡方，最优分箱效率要高得多。
6.共线性筛选
共线性是指特征之间存在线性相关关系，衡量共线性一般用皮尔逊相关系数和方差膨胀系数(VIF),皮尔逊相关系数在-1到1之间，系数的绝对值越大，说明两个特征之间线性关系越强，一般认为系数绝对值在0.65-0.8以上说明存在高度线性关系。方差膨胀系数的值越大，说明特征之间存在多重共线性的可能性越大，一般来说，VIF超过5或10，说明存在严重的多重共线性。
共线性主要影响模型的稳定性和可解释性，由于逻辑回归非常注重解释性，所以建模时必须要做共线性筛选，而集成模型对解释性要求不高，并且共线性对其影响较小，如果共线性的特征不是很多且样本量比较大，可以不做筛选，如果共线性特征太多，那还是做一下筛选比较好，可以提高训练速度，也能降低模型复杂度。
Part3.特征筛选方法–包裹式
常见的包裹式筛选方法为前向选择，后向选择，主要应用在共线性筛选和特征重要性筛选中。以共线性筛选为例，如果特征很多，特征之间的线性关系比较复杂时，这时候用包裹式的方法来筛选就比较简单高效。
1.前向选择的步骤(皮尔逊相关系数筛选）：
2.后向选择的步骤(VIF筛选)：
Part4.特征筛选方法–嵌入式
嵌入式是将特征选择嵌入到模型的构建中，通过模型对特征的评价指标作为筛选依据，常见的有逻辑回归中L1正则化筛选和集成模型中的重要性筛选。
一.基于L1正则化的嵌入式选择
正则化是指在损失函数中加入惩罚项，来降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。正则化包含L1正则化和L2正则化，L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，将特征的系数值趋向于0，那我们可以将系数等于0的特征剔除来做筛选。
用逻辑回归建模时，可以设置正则化参数(penalty)为L1，加大惩罚力度©，然后输出每个特征的系数值，将那些系数等于0或非常接近于0的特征剔除掉。这里需要注意的是，共线性会使特征系数值的方差增大，使系数值不稳定，所以在做L1正则化选择前，需要先做共线性的筛选。
二.基于特征重要性的嵌入式选择
1.xgboost，lightgbm三种特征重要性的计算方法
weight–在子树进行分裂时，用到该特征的次数，这里计算的是所有的子树
gain–指在节点分裂时，该特征带来信息增益（目标函数）优化的平均值
cover–就是树模型在分裂时，特征下的叶子结点涵盖的样本数除以特征用来分裂的次数，分裂越靠近树的根部，cover值越大
一般我们用weight来计算重要性，重要性等于10说明特征在所有树中作为分裂属性用到了10次，次数越多，说明特征分裂时带来的信息增益越大，特征区分能力越强。
2.特征重要性存在的问题
因为重要性是特征的分裂次数，那子树的数量，树的深度等都会影响重要性的值，所以重要性的筛选阈值不好确定，这一块基本以主观判断为主。共线性和噪声对重要性有很大影响，举个例子，一个xgb模型由20棵决策树组成，假如A是个强特征，在每棵树的第一层分裂时都用到了，那A的重要性为1*20 =20，现在加入与它高相关性的特征B，在第一层分裂时，由于A和B高度相关，模型只能选择其中一个来分裂，如果模型随机挑一个，那20棵树里有10棵选择了A，另外10棵选择了B，这样A的重要性就从20变成了10，重要性被稀释掉了，导致计算出的重要性不是真实的，所以在做重要性筛选前，最好做一下共线性的筛选。
3）随机性的影响，一方面是划分训练集和测试集的随机性，实验中发现不同的随机种子下，某些特征的重要性排名和值不稳定，另一方面是行列抽样的随机性，例如设置了列抽样为0.7，那特征有30%的概率不会被选中来做分裂，这样算出的重要性与实际有偏差。所以评估特征重要性时行列抽样最好都设置为1。
3.特征重要性筛选的方式
1）刚才提到重要性会受到样本划分随机性的影响，这个可以通过交叉验证来解决，以10折交叉验证为例(如下图)，将样本随机划分为10份，每次随机选择其中的9份作为训练集，另外1份作为验证集，在验证集中评估模型并输出特征重要性，这样就训练出了10个模型和10个重要性的结果。下面通过两种方式来筛选特征：
一是找出10个结果中重要性都为0或者重要性都很低的特征，这种就是将无用和弱特征剔除。二是根据排名前N来筛选，例如找出10个结果中排名都在前50的特征，这些特征不容易受到随机性的影响，在10个模型中都能排进前50，说明效果比较稳定。
用后向选择的方法，先训练一次模型得出重要性排名，将特征按重要性进行排序，然后先剔除重要性最低的特征，再训练一次看模型效果是否有下降，如果没有，则继续剔除重要性最低的特征再训练，直到模型效果有下降，这种就是剔除冗余特征(去掉后对模型效果影响很小)，达到降维的目的。
Part5.实操–基于特征重要性的筛选–后向选择及交叉验证方法
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