RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余；
原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评估，最后可以取平均值，即是随机森林算法的性能；
特征选择原理：因为袋外样本的存在，因此不需要进行十字交叉测试（节省时间），通过依次对每个特征赋予一个随机数，观察算法性能的变化，倘若变化大，则说明该特征重要，sklearn中会对每个特征赋予一个分数，分数越大，特征越重要，因此，可以根据特征重要性排序，然后选择最佳特征组合；
随机森林算法特征维度，不同于PCA，随机森林算法能够考虑到特征对类别的影响，而PCA是单纯的数据方差；但是随机森林的缺点是需要迭代计算，如果在大数据条件下，进行选择，就难免有点捉襟见肘了；与LDA区别在于：LDA根据标签，通过变换将同标签数据距离缩小，将累间距离方法；LDA是一种有监督方法，PCA属于无监督方法；
以上是原理和一些个人见解；现在上代码；已经在工作中跑了，学了Python的应该都能看懂，只要改一下数据路径，初始特征选择数量等就可以使用，不懂的可以问我，博客会常在的, 没全部注释！
还有另外一个特征选择，就是通过利用oob对每个特征，迭代进行，评估分数，然后做一个排序，分数越高，特征越重要，然后利用分数由到到低，进行组合，在看模型是否精度是否发生变化，从而选择最优特征组合，这是另一个方法，也是一下代码的由来；
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Created on Mon Mar 19 20:22:09 2018
@author: test
function: iteritor for features combintaion
date:2018/3/19
"""
import copy
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
data = pd.read_csv(r"C:Usershuzhipeng_sxDesktopdata", header=None, sep=' ')
y_train = data[0].values
X_train = data.drop(0, axis=1).values
X_train = pd.DataFrame(np.delete(X_train, -5, axis=1))
features_name = ['a', 'b', 'c']
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=200, oob_score=True)
rf.fit(X_train, y_train)
features_imp = rf.feature_importances_
X_train = X_train.as_matrix() # 输入要是数组，不然无法切片，报错slice
def select_combine(X_train, y_train, features_name, features_imp, select_num):
oob_result = []
fea_result = []
features_imp = list(features_imp)
iter_count = X_train.shape[1] - select_num # 迭代次数
if iter_count < 0:
print("select_nume must less or equal X_train columns")
else:
features_test = copy.deepcopy(features_imp) # 生成一个排序特征，进行筛选
features_test.sort()
features_test.reverse()
while iter_count >= 0:
iter_count -= 1
train_index = [features_imp.index(j) for j in features_test[:select_num]]
train_feature_name = [features_name[k] for k in train_index][0]
train_data = X_train[:, train_index]
rf.fit(train_data, y_train)
acc = rf.oob_score_
print(acc)
oob_result.append(acc)
fea_result.append(train_index)
if select_num < X_train.shape[1]:
select_num += 1
else:
break
return max(oob_result), oob_result, fea_result[oob_result.index(max(oob_result))]
select_num = 20
max_result, oob_result, fea_result = select_combine(X_train, y_train, features_name, features_imp, select_num)
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