Feature Engine项目中特征重要性评估的统计学改进

在机器学习特征选择过程中，准确评估特征重要性是模型优化的关键环节。Feature Engine项目中的BaseRecursiveSelector类目前提供了交叉验证的特征重要性均值计算，但缺乏对结果稳定性的统计评估指标。

当前实现分析

BaseRecursiveSelector类通过交叉验证计算特征重要性时，会记录每个特征在不同验证折中的重要性得分，并最终输出这些得分的平均值。这种实现方式虽然能够反映特征重要性的中心趋势，但无法直观展示结果的变异程度。

统计学改进建议

为了更全面地评估特征重要性，建议在现有均值基础上增加标准误差(SEM)指标。标准误差是样本均值的标准差估计，计算公式为：

SEM = σ/√n

其中σ是样本标准差，n是样本量。在Python中可通过scipy.stats.sem函数方便计算。

技术实现价值

1. 结果可靠性评估：SEM可以帮助判断特征重要性得分的稳定性，较小的SEM表示结果更可靠
2. 特征选择决策：当两个特征的重要性均值相近时，SEM可以帮助选择更稳定的特征
3. 模型诊断：异常的SEM值可能提示数据分布问题或模型不稳定

实现考量

在技术实现上需要注意：

1. 保持与现有API的兼容性
2. 确保计算效率不受显著影响
3. 提供清晰的文档说明新指标的含义

扩展思考

除了SEM，未来还可以考虑：

1. 提供置信区间计算
2. 增加重要性得分的可视化方法
3. 实现基于统计检验的特征自动筛选

这种改进将使Feature Engine的特征选择功能更加完善，为用户提供更全面的决策依据。