Как отберешь фичи, если их слишком много

Для отбора фич при большом количестве можно использовать комбинацию методов:

1. Статистические методы:

   • Корреляционный анализ (удаляем высококоррелированные фичи)
   • ANOVA, хи-квадрат для категориальных данных

2. Модельные подходы:

   • Feature importance из деревьев (RandomForest, XGBoost)
   • Коэффициенты линейных моделей (Lasso регрессия)

3. Методы уменьшения размерности:
   • PCA, t-SNE для числовых данных
   • UMAP для сложных случаев

Пример кода для feature importance:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
importances = model.feature_importances_

Лучше комбинировать несколько методов и учитывать предметную область. Важно проверять качество модели после отбора фич.