一种基于特征选择的SVM Bagging集成方法

一种基于特征选择的SVM Bagging集成方法
SVM Bagging是一种基于特征选择的集成方法，它使用了支持向量机（SVM）和自举法（Bagging）的思想来提高模型的泛化性能。

在这种方法中，首先从原始数据中选择一部分样本进行训练，然后利用这些训练样本建立SVM模型。

然后，对于剩余的样本，利用Bagging方法进行预测，将多个SVM模型的结果进行加权平均得到最终的分类结果。

在SVM Bagging方法中，特征选择起着非常关键的作用。

一般来说，在数据挖掘和机器学习的任务中，数据往往含有大量的冗余和无用的特征，这会使得模型的复杂性增加，导致过拟合和性能下降。

因此，特征选择可以帮助我们找到对分类结果有用的特征，降低模型的复杂性，并提高泛化性能。

在SVM Bagging方法中，我们使用了一种基于信息熵的特征选择方法。

简单来说，这种方法通过计算每个特征的信息增益来评估其对分类结果的重要程度。

信息增益是指一个特征对于分类结果的影响程度，具体来说，它是将该特征作为分类标准时，分类结果的不确定性减少的程度。

例如，如果一个特征可以将一个数据集划分为两个纯度较高的子集，那么它的信息增益就会比较大。

基于信息熵的特征选择方法可以用来选择一组最具代表性的特征，并排除无用和冗余的特征。

在SVM Bagging方法中，选择特征后，我们使用这些特征建立SVM模型，然后将训练样本进行自助重采样，即从样本集中重复随机选择一部分样本，再根据SVM模型对这些样本进行分类。

通过这种方式，我们
可以得到多个SVM分类器的结果，再对它们进行加权平均，
得到最终的分类结果。

总的来说，基于特征选择的SVM Bagging集成方法是一种比
较高效的机器学习方法，可以帮助我们处理大规模数据集，并提高模型的泛化性能。

同时，这种方法也注重了特征选择的重要性，可以帮助我们降低模型复杂性，并提高结果的可解释性。