Python 如何发现数据集中的哪些特征具有预测性？

我正在为可用的数据集开发一种机器学习算法

共有26列数据。大部分都是毫无意义的。我如何有效快速地确定哪些功能是有趣的？哪些功能以某种方式告诉我给定的URL是短暂的还是永久的，这是数据集中的因变量？是否有智能的、可编程的scikit学习实现这一点的方法，或者只是将每个功能与第26列的从属功能“标签”进行对比，然后看看有什么效果

当然还有比这更好的办法

有人能帮忙吗

编辑：我找到的分类器的一些代码-如何在这里打印出每个特征的权重

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
  from sklearn import metrics,preprocessing,cross_validation
  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  import sklearn.linear_model as lm
  import pandas as p
  loadData = lambda f: np.genfromtxt(open(f,'r'), delimiter=' ')

  print "loading data.."
  traindata = list(np.array(p.read_table('train.tsv'))[:,2])
  testdata = list(np.array(p.read_table('test.tsv'))[:,2])
  y = np.array(p.read_table('train.tsv'))[:,-1]

  tfv = TfidfVectorizer(min_df=3,  max_features=None, strip_accents='unicode',  
        analyzer='word',token_pattern=r'\w{1,}',ngram_range=(1, 2), use_idf=1,smooth_idf=1,sublinear_tf=1)

  rd = lm.LogisticRegression(penalty='l2', dual=True, tol=0.0001, 
                             C=1, fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0, 
                             class_weight=None, random_state=None)

  X_all = traindata + testdata
  lentrain = len(traindata)

  print "fitting pipeline"
  tfv.fit(X_all)
  print "transforming data"
  X_all = tfv.transform(X_all)

  X = X_all[:lentrain]
  X_test = X_all[lentrain:]

  print "20 Fold CV Score: ", np.mean(cross_validation.cross_val_score(rd, X, y, cv=20, scoring='roc_auc'))

  print "training on full data"
  rd.fit(X,y)
  pred = rd.predict_proba(X_test)[:,1]
  testfile = p.read_csv('test.tsv', sep="\t", na_values=['?'], index_col=1)
  pred_df = p.DataFrame(pred, index=testfile.index, columns=['label'])
  pred_df.to_csv('benchmark.csv')
  print "submission file created.."

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许多拟合的scikit学习估计器都有一个属性特征重要性，但线性模型除外，线性模型称之为包含某种特征权重的系数。权重越高通常意味着特征对最终预测的贡献越大，这可以解释为这些特征的预测性更强*

这些属性包含NumPy数组，对于二元分类、回归和非线性模型，其形状为n_特征，对于多类线性模型，其形状为n_特征，n_类

有关如何使用这些属性的信息，请参见

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*所有关于过度装配的常见警告都适用：在糟糕的车型中，错误的功能可能会获得更高的权重。

这可能属于“非常感谢您的回复”的可能副本。我在我的回答中添加了一些逻辑回归的代码-我说的对吗，我可以只打印rd.feature_importances，它会给我一个列表，列出每个特征对分类器的影响程度，或者我是否误解了。抱歉，我仍然是机器学习和Python的初学者：@SimonKiely Logistic回归是一个线性模型，所以需要coef_。请阅读我链接到的示例脚本。