機械学習で使う特徴量を自動で選ぶようなコード

Question

特徴量を複数入れ、0か1か当てるモデルを作成しています。
特徴量は全部で９つなのですが、この中からランダムで８つ、ランダムで７つ、ランダムで６つ…というように抽出して一番精度の良い特徴量の組み合わせを探しているのですが、自動で特徴量をn個を抽出してモデルに入れるというコードは存在するのでしょうか？
現在すべて手動でコードを変えながら解析を行っているため、組み合わせの数によっては時間がかかってしまい、自動化できないか悩んでいます。
Pythonで解析を行っており、使用しているモデルはロジステック回帰とランダムフォレスト、SVC、勾配ブースティングです。
知っている方がいらっしゃいましたら宜しくお願いします。

Answer 1

特徴量生成や選択、さらにはハイパーパラメータを自動選択する、といった手法は存在します。

以下が参考になると思います。

特徴量生成、特徴量選択、ハイパーパラメータのチューニングを自動化するライブラリを使ってみた

ただし、特徴量選択は、ランダムフォレストが本来持っている特徴量の寄与度合いを使う手法ですので、質問者様にとっては既知かもしれません。また、このような自動化手法は本質的にリーク・過学習のリスクがありますので、ご注意ください。