机器学习中的特征选择
机器学习中的特征选择方法
机器学习中的特征选择方法特征选择是机器学习中的一个重要问题，其目的是从原始数据中选择出最有用的特征，以达到降低数据维度、提高模型精度和降低模型复杂度的目的。
在实际应用中，特征选择是非常重要的，它可以帮助我们避免过拟合、提高模型的可解释性和减少计算量。
因此，在本文中，我们将会介绍几种主要的特征选择方法，并探讨它们的优劣和适用场景。
一、过滤式特征选择方法过滤式特征选择方法是在训练模型之前，对原始数据进行特征选择。
它的主要思想是通过一些评价准则，根据特征与目标数据之间的相关性，选出最具有代表性的特征。
常用的评价准则有卡方检验、互信息和相关系数等。
1. 卡方检验卡方检验是最早和最广泛使用的特征选择方法之一。
它的基本思想是，以特征和目标变量之间的独立性为假设，通过计算特征和目标变量之间的卡方值来衡量它们之间的关联程度。
当卡方值越大，意味着特征和目标变量之间的关联程度越高，特征则越重要。
2. 互信息互信息是一个用于衡量两个概率分布之间相似性的指标。
它的基本思想是，通过计算特征和目标变量之间的互信息来衡量它们之间的联系，当它们的互信息越大，则意味着它们之间的联系更紧密，特征则更重要。
3. 相关系数相关系数是用来度量两个随机变量之间相关关系的一个指标。
常用的相关系数有 Pearson 相关系数、Spearman 相关系数和Kendall 相关系数等。
其中，Pearson 相关系数适合用于度量线性关系，而 Spearman 相关系数和 Kendall 相关系数适合用于度量非线性关系。
过滤式特征选择方法的优势在于，它可以快速、简单地选择出高质量的特征，对于维度较高的数据集，特别是离散型特征，选择过滤式特征选择方法是一个不错的选择。
然而，过滤式特征选择方法存在的一个问题是，它无法考虑特征与模型的交互作用，因此可能导致一些相关性较低但重要的特征被误删。
二、包裹式特征选择方法包裹式特征选择方法是在训练模型过程中，将特征看作是一个搜索空间，在不断尝试不同的特征子集的过程中，选出最佳特征子集。
机器学习的特征选择方法
机器学习的特征选择方法机器学习是一种通过让计算机自动学习并改善算法性能的方法。
在机器学习过程中，特征选择是非常重要的步骤之一。
特征选择旨在选择最具信息量和预测能力的特征，以减少数据维度，并提高机器学习算法的性能和效率。
特征选择的目标是从原始数据中选择一组最相关和最能代表数据特征的子集。
这一步可以排除无关或冗余的特征，避免噪声数据对模型的影响，并提高模型的泛化能力。
以下是几种常用的机器学习特征选择方法：1. 过滤式特征选择方法：过滤式方法独立于任何机器学习算法，通过评估特征与目标变量之间的关系进行特征选择。
常用的过滤式方法包括皮尔逊相关系数和方差阈值等。
皮尔逊相关系数衡量特征与目标变量之间的线性相关性，相关性越高的特征被保留下来。
方差阈值方法则通过筛选方差低于阈值的特征来降低数据维度。
2. 包裹式特征选择方法：包裹式方法将特征选择视为最优化问题，在特征子集上运行机器学习算法，根据算法性能评估选择最优特征子集。
包裹式方法通常时间消耗较大，但往往能选择出对特定机器学习算法性能最有影响力的特征。
常见的包裹式方法有递归特征消除和基于遗传算法的特征选择。
3. 嵌入式特征选择方法：嵌入式方法在机器学习算法的训练过程中自动选择特征。
这些算法能够根据特征的重要性来选择最相关的特征子集。
嵌入式方法将特征选择与模型训练过程合并在一起，节省了额外计算特征选择的时间。
常用的嵌入式方法有L1正则化和决策树模型等。
除了这些常用的特征选择方法，还有一些其他的方法，如主成分分析（PCA）和因子分析（FA）。
PCA通过线性变换将原始特征投影到新的维度上，以捕捉到最大的数据方差。
FA则通过找到最相关的潜在因子来降低数据维度。
在选择特征选择方法时，应根据具体的数据集和问题来确定最适合的方法。
有时候需要尝试不同的特征选择方法，并比较它们对机器学习算法性能的影响。
同时，特征选择也可以与特征提取和降维等方法结合使用，以进一步提高机器学习模型的性能。
几种常用的特征选择方法
几种常用的特征选择方法特征选择是机器学习中非常重要的一个环节，通过选择合适的特征子集，可以提高模型的准确性、降低过拟合的风险，并减少计算成本。
以下是几种常用的特征选择方法：1. 过滤式特征选择(Filter feature selection)：过滤式特征选择方法独立于机器学习算法，将特征子集选择作为单独的预处理步骤。
常见的过滤式方法有基于相关性的选择、方差选择和互信息选择等。
- 基于相关性的选择：计算每个特征与目标变量之间的相关性，选取相关性较高的特征。
例如，皮尔逊相关系数可以用于评估线性相关性，而Spearman相关系数可用于评估非线性相关性。
-方差选择：计算特征的方差，并选择方差较高的特征。
方差较高的特征在总体上具有更多的信息。
-互信息选择：计算每个特征与目标变量之间的互信息，选取互信息较高的特征。
互信息是度量两个变量之间相关性的一种方法。
2. 包裹式特征选择(Wrapper feature selection)：包裹式方法将特征选择作为机器学习算法的一部分，通过评估模型的性能来选择特征。
常见的包裹式方法有递归特征消除(RFE)和遗传算法等。
-递归特征消除：通过反复训练模型并消除不重要的特征来选择特征。
该方法从所有特征开始，每次迭代都使用模型评估特征的重要性，并剔除最不重要的特征，直到选择指定数量的特征。
-遗传算法：通过模拟生物进化过程，使用交叉和变异操作来最佳的特征子集。
该方法可以通过评估特征子集的适应度来选择特征，适应度一般通过模型的性能进行度量。
3. 嵌入式特征选择(Embedded feature selection)：嵌入式方法将特征选择与机器学习算法的训练过程相结合，通过优化算法自动选择特征。
常见的嵌入式方法有L1正则化(L1 regularization)和决策树算法等。
-L1正则化：L1正则化可以使得训练模型的系数稀疏化，从而实现特征选择。
L1正则化会增加模型的稀疏性，使得部分系数为0，从而对应的特征被选择。
机器学习中的特征选择
机器学习中的特征选择特征选择（Feature Selection）是机器学习中非常重要的一步，它的目标是通过从原始数据中选择一组最具代表性的特征来改善模型性能和泛化能力。
特征选择可以减少模型复杂度、提高模型的解释能力、降低过拟合风险等。
特征选择的方法可以分为三大类：Filter、Wrapper和Embedded。
Filter方法是通过特征与目标变量之间的相关性来进行选择。
常用的方法包括相关系数、互信息、方差和卡方检验等。
相关系数是一种衡量两个变量之间线性相关程度的指标，它的取值范围在-1到1之间，正值表示正相关，负值表示负相关，绝对值越大表示相关性越强。
互信息是一种衡量两个变量之间非线性相关程度的指标，它的取值范围在0到正无穷之间，值越大表示相关性越强。
方差是一种衡量变量离散程度的指标，方差越大表示变量包含的信息量越多。
卡方检验是一种用于判断两个变量是否独立的统计检验方法，它的原理是计算变量之间的卡方值，如果卡方值大于一定阈值，则拒绝变量独立的假设。
Wrapper方法是通过迭代选择子集特征来进行选择。
常用的方法包括递归特征消除（Recursive Feature Elimination，RFE）、遗传算法等。
RFE是一种基于模型的特征选择方法，它通过递归地训练模型并剔除对模型性能影响较小的特征来选择最佳特征子集。
遗传算法是一种基于进化论的优化算法，在特征选择中，它通过模拟自然选择的过程来选择最佳特征子集。
遗传算法中的个体表示一个特征子集，通过交叉、变异等操作来不断演化和改进特征子集，最终得到最佳特征子集。
Embedded方法是将特征选择嵌入到模型训练中进行选择。
常用的方法包括L1正则化和树模型。
L1正则化是一种加入L1范数约束的正则化方法，通过最小化带有L1范数惩罚的损失函数来选择特征，L1范数惩罚会使得部分特征的系数变为零，从而实现特征选择的效果。
树模型则是通过特征的重要性来选择，树模型中的每个节点都会选择一个最佳的特征进行划分，因此可以通过度量特征在树模型中的重要性来进行选择。
机器学习中的特征选择方法研究综述
机器学习中的特征选择方法研究综述简介：在机器学习领域，特征选择是一项重要的任务，旨在从原始数据中选择出对于解决问题最具有代表性和预测能力的特征子集。
特征选择方法能够改善模型性能、减少计算复杂性并提高模型解释性。
本文将综述机器学习中常用的特征选择方法，并对其优点、缺点和应用范围进行评估和讨论。
特征选择方法的分类：特征选择方法可以分为三大类：过滤式、包裹式和嵌入式方法。
1. 过滤式方法：过滤式方法独立于任何学习算法，通过对特征进行评估和排序，然后根据排名选择最佳特征子集。
常用的过滤式方法包括相关系数、互信息、卡方检验等。
(1) 相关系数：相关系数是评估特征与目标变量之间线性关系强弱的一种方法。
常用的相关系数包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
优点是简单且易于计算，但仅能检测线性关系，对于非线性关系效果较差。
(2) 互信息：互信息是评估特征与目标变量之间信息量共享程度的一种方法。
互信息能够发现非线性关系，但对于高维数据计算复杂度较高。
(3) 卡方检验：卡方检验适用于特征与目标变量均为分类变量的情况。
它衡量了特征与目标变量之间的依赖性。
然而，在特征之间存在相关性时，卡方检验容易选择冗余特征。
过滤式方法适用于数据集维度较高的情况，计算速度快，但无法考虑特征间的相互影响。
2. 包裹式方法：包裹式方法直接使用学习算法对特征子集进行评估，通常使用启发式搜索算法（如遗传算法、蚁群算法等）来找到最佳特征子集。
包裹式方法的优点是考虑了特征间的相互作用，但计算复杂度高，易受算法选择和数据噪声的影响。
(1) 遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。
在特征选择中，遗传算法通过使用编码表示特征子集，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最佳特征子集。
遗传算法能够有效避免包裹式方法中特征间的相互影响，但计算复杂度高。
(2) 蚁群算法：蚁群算法是一种基于模拟蚁群觅食行为的优化算法。
在特征选择中，蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索空间中的移动来寻找最佳特征子集。
机器学习模型的特征选择方法比较与影响因素分析
机器学习模型的特征选择方法比较与影响因素分析在机器学习领域，特征选择是指从原始数据中选出对模型建立和预测能力有贡献的特征子集的过程。
特征选择的目的是减少特征空间的维度，提高模型的泛化能力和解释性。
有许多不同的特征选择方法可供选择，并且在选择方法时需要考虑多种因素。
一、特征选择方法比较1. 过滤法（Filter method）：过滤法是一种简单且高效的特征选择方法。
它通过计算某个特征与目标变量之间的相关性来筛选特征。
常用的过滤法有皮尔逊相关系数、卡方检验和信息增益等。
过滤法不会受到特征学习算法的影响，适用于数据集规模大的情况。
然而，它没有考虑特征之间的相互关联，可能会选择冗余特征。
2. 包装法（Wrapper method）：包装法通过将特征选择过程包装在特定的学习算法中来选择特征子集。
它会使用某个学习算法对每个特征子集进行评估，并选择产生最佳性能的特征子集。
常用的包装法有递归特征消除（Recursive FeatureElimination, RFE）和遗传算法等。
包装法能够考虑特征之间的关联性和互动作用，但计算开销较大，对数据集大小和学习算法的选择敏感。
3. 嵌入法（Embedded method）：嵌入法将特征选择过程嵌入在学习算法的训练中，例如LASSO和岭回归等。
在模型的训练过程中，嵌入法会同时进行特征选择和参数优化，使得选择到的特征与模型的性能相互关联。
嵌入法能够充分利用模型的信息，但对训练数据要求较高，不适用于特征空间大的情况。
以上三种特征选择方法各有优缺点，选择方法时需要根据具体情况进行权衡和比较。
如果数据集有大量冗余特征，过滤法可以作为首选方法。
对于较小的数据集，包装法和嵌入法可能更适合，因为它们能够充分考虑特征之间的关联性和互动作用。
然而，注意到越复杂的特征选择方法可能会导致计算开销的增加，因此在选择方法时还应考虑对计算资源的要求。
二、特征选择的影响因素分析1. 特征与目标变量的相关性：特征与目标变量之间的相关性是一个重要的评估指标。
机器学习中的特征选择是什么？
机器学习中的特征选择是什么？随着大数据时代的到来，机器学习越来越被广泛应用。
在机器学习算法中，特征选择是一个重要的环节。
什么是特征选择？特征选择是从原始数据中选择合适的特征子集，以提高分类或回归的性能、降低模型复杂性和提高模型解释性的过程。
下面我们来详细讲解一下机器学习中的特征选择。
一、特征选择的目的是什么？特征选择的目的是找到最优特征子集，使得模型具有最好的泛化性能、最小的过拟合和最好的解释性。
当数据集具有多个特征时，机器学习模型往往会受到维数灾难的影响。
特征选择可以删减掉冗余、噪声等不重要的特征，从而降低维度，提高模型的准确性和可解释性。
二、特征选择的方法有哪些？特征选择方法可分为三类：过滤式、包裹式和嵌入式。
过滤式方法通过统计量或机器学习方法来评估每个特征和分类或回归的相关性，选择排名前n个的特征。
包裹式方法是在特征子集上训练机器学习模型，并充分利用模型信息来选择最佳的特征子集。
嵌入式方法是将特征选择融入到机器学习模型的训练过程中，通过正则化项或其他方法来约束特征的权值，从而选择出重要的特征。
三、特征选择技术的应用有哪些？特征选择技术在机器学习中有着广泛的应用，例如在文本分类、图像分类、信用评级、金融风险控制等领域。
例如，在文本分类中，通过删除关键词外的其余词，即进行特征选择，可以减少噪音和冗余，提高分类的准确性；在图像分类中，通过矩阵分解等技术，可以选择具有强区别性及抗噪声的像素位置作为特征，从而提高分类的准确性。
四、特征选择技术的优劣势分析特征选择技术可以大大提高模型的准确性和可解释性，同时可以降低维度，减少计算量和存储空间。
但是，特征选择也有一些局限性，例如在数据集较小或特征极少的情况下，特征选择可能并不明显；另外，不同的特征选择技术可能对不同的数据集有不同的效果，需要根据具体情况选择合适的方法。
结语：总之，特征选择是机器学习中非常重要的一环，能够提高模型的准确性和可解释性，并且缓解维度灾难。
常见特征选择方法
常见特征选择方法特征选择是机器学习中非常重要的一步，它能够帮助我们从原始数据中选择出最具有代表性和有用的特征，以提高模型的性能和效果。
在实际应用中，常见的特征选择方法有以下几种：1. Filter方法Filter方法是一种基于特征本身的统计量来进行特征选择的方法。
它通过计算各个特征与目标变量之间的相关性或者相关系数，然后按照一定的规则来选择出具有显著相关性的特征。
常见的统计量包括皮尔逊相关系数、卡方检验、互信息等。
这种方法的优点是计算简单、效率高，但是忽略了特征与特征之间的关系。
2. Wrapper方法Wrapper方法是一种基于模型性能来进行特征选择的方法。
它通过构建不同的特征子集，然后利用机器学习算法训练模型，并评估模型的性能，从而选择出最佳的特征子集。
常见的Wrapper方法有递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）、遗传算法等。
这种方法的优点是考虑了特征与特征之间的关系，但是计算复杂度较高，耗时较长。
3. Embedded方法Embedded方法是一种将特征选择与模型训练合并在一起的方法。
它通过在模型训练过程中自动选择特征，从而得到最佳的特征子集。
常见的Embedded方法有L1正则化（L1 Regularization）、决策树算法等。
这种方法的优点是计算简单、效率高，但是需要选择合适的模型和参数。
4. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）主成分分析是一种常用的无监督学习方法，它通过线性变换将原始特征空间映射到新的低维特征空间，从而达到降维的目的。
在主成分分析中，我们选择的新特征是原始特征的线性组合，使得新特征之间的相关性最小。
通过保留较高的主成分，我们可以保留原始数据中的大部分信息，同时减少特征的维度。
5. 基于信息增益的特征选择信息增益是一种用于衡量特征对分类任务的贡献程度的指标。
它通过计算特征对目标变量的不确定性减少程度来评估特征的重要性。
机器学习算法中的特征选择方法简介
机器学习算法中的特征选择方法简介随着大数据时代的到来，机器学习算法已经被广泛应用于各个领域。
然而，在应用机器学习算法之前，我们需要对数据进行预处理，其中最重要的一步就是特征选择。
特征选择是指选择对分类或回归任务有重要作用的特征，同时去除那些无关或冗余的特征，从而提高学习算法的性能。
本文将介绍机器学习算法中的几种常用特征选择方法。
1. Filter方法Filter方法是一种直接将特征与目标变量之间的关联性进行计算的方法。
其主要思想是根据特征之间的相关性选择特征。
常用的方法有相关系数、卡方检验、信息增益、方差分析等。
相关系数是衡量两个变量线性相关程度的指标。
在特征选择中，我们通常使用皮尔逊相关系数来衡量特征与目标变量之间的相关性。
如果相关系数越大，则说明特征与目标变量之间的关联性越强。
卡方检验是一种用于检验两个分类变量之间的关联性的方法。
在特征选择中，我们可以根据特征的分类结果与目标变量之间的关系来进行特征选择。
信息增益是在决策树算法中常用的一种特征选择方法。
信息增益是利用信息熵来衡量特征与目标变量之间的关系。
如果信息增益越大，则说明特征对目标变量的影响越大。
方差分析是一种用于比较各组均值之间差异的方法。
在特征选择中，我们可以利用方差分析来比较特征之间的差异，从而选择对分类或回归任务有贡献的特征。
2. Wrapper方法Wrapper方法是一种基于学习算法的特征选择方法。
其主要思想是通过尝试不同的特征组合，并利用学习算法对每个组合进行评估，从而选择最佳的特征组合。
wrapper方法的代表性算法有递归特征消除算法（Recursive Feature Elimination，简称RFE）和遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）等。
RFE算法是一种逐步减少特征数量的方法。
具体地，该算法会从全部特征中选择最佳的特征，然后在剩下的特征中再次选择最佳的特征，以此类推直至最后只剩下一个特征。
GA算法是一种模拟自然选择的特征选择方法。
特征选择方法
特征选择方法特征选择是机器学习和数据挖掘中的重要环节，其目的是从原始特征中选择出对目标变量有重要影响的特征，以提高模型的预测性能和降低计算成本。
在实际应用中，特征选择方法的选择对最终模型的性能有着重要的影响。
本文将介绍几种常见的特征选择方法，以帮助读者更好地理解和应用特征选择技术。
1. 过滤式特征选择。
过滤式特征选择是在训练模型之前对特征进行选择，其主要思想是根据特征与目标变量之间的相关性来进行选择。
常用的过滤式特征选择方法包括相关系数、信息增益、卡方检验等。
这些方法通过对特征进行评估，筛选出与目标变量相关性较高的特征，从而达到降低特征维度、提高模型性能的目的。
2. 包裹式特征选择。
包裹式特征选择是在模型训练过程中进行特征选择，其主要思想是将特征选择过程嵌入到模型训练中。
常用的包裹式特征选择方法包括递归特征消除、基于模型的特征选择等。
这些方法通过反复训练模型并调整特征集合，最终选择出对模型性能影响最大的特征组合。
3. 嵌入式特征选择。
嵌入式特征选择是在模型训练过程中自动地进行特征选择，其主要思想是将特征选择过程融入到模型参数的学习过程中。
常用的嵌入式特征选择方法包括L1正则化、决策树剪枝等。
这些方法通过在模型训练过程中对特征进行惩罚或剪枝，从而实现特征选择的目的。
4. 混合式特征选择。
混合式特征选择是将多种特征选择方法进行组合，以充分利用各种方法的优势。
常用的混合式特征选择方法包括特征重要性评估、特征组合搜索等。
这些方法通过综合考虑不同特征选择方法的结果，选择出对模型性能影响最大的特征集合。
在实际应用中，特征选择方法的选择应根据具体问题的特点和数据的特征来进行。
需要注意的是，特征选择过程应该是一个迭代的过程，需要不断地尝试不同的方法和参数，以找到最优的特征集合。
另外，特征选择方法的选择也需要考虑到模型的类型和性能指标，以确保选择出的特征集合能够在实际应用中发挥最大的作用。
总之，特征选择是机器学习和数据挖掘中至关重要的一环，其选择方法的合理性和有效性直接影响着最终模型的性能。
特征选择的方法
特征选择的方法
1 特征选择
特征选择是机器学习中的一种重要技术。
它的主要目的是减少数
据中的特征，使数据集的模型尽可能简单，提高预测的准确性和效率。
特征选择的方法有很多，它们可以通过不同的方式来优化和降低
数据集的特征数量，以便在构建模型时减少特征数量，并提升模型的
性能。
2 常见特征选择方法
（1）过滤式特征选择：该方法根据每个特征的值，将特征进行过
滤以达到用最有价值和有效的特征在模型中运行的目的。
（2）包裹式特征选择：该方法由多个步骤组成，其中一个主要步
骤是将特征与评估函数相结合，来估计每个特征所提供的信息量，以
便最终选择一组最具有价值的特征。
（3）嵌入式特征选择：该方法将特征选择与机器学习模型训练结
合起来，从而使模型自动学习到最相关和最具有价值的特征。
3 优点
特征选择有很多优点：
（1）提高计算效率：特征选择的过程有助于缩短计算的时间，从
而更快地得出准确的结果。
（2）提升模型准确度：通过特征选择可以剔除模型中不重要或低相关性特征，这有助于提高模型的准确性和可靠性。
（3）节约内存：在构建模型时，减少数据集中的特征数量，有助于降低模型的存储和识别时间，从而节约内存资源。
总之，特征选择是在机器学习中非常重要的一种技术，它可以减少数据中的特征，以保证模型的有效性，同时还可以提高模型的准确性和效率。
特征选择方法
特征选择方法特征选择是机器学习和数据挖掘中非常重要的一步，它可以帮助我们从大量的特征中选择出对于问题解决有用的特征，从而提高模型的性能和效率。
在实际应用中，特征选择方法有很多种，包括过滤式、包裹式和嵌入式等。
本文将介绍几种常用的特征选择方法，帮助大家更好地理解和应用特征选择。
1. 过滤式特征选择。
过滤式特征选择是在特征选择和学习器训练之前进行的，它通过对特征进行评估和排序，然后选择出排名靠前的特征作为最终的特征集合。
常用的评估指标包括信息增益、方差分析、相关系数等。
过滤式特征选择的优点是计算简单，速度快，但缺点是没有考虑到学习器的性能，可能会选择出对学习任务无用的特征。
2. 包裹式特征选择。
包裹式特征选择是将特征选择过程嵌入到学习器的训练过程中，它直接使用学习器的性能作为特征选择的评价标准，从而能够更准确地选择出对学习任务有用的特征。
常用的方法包括递归特征消除、基于模型的特征选择等。
包裹式特征选择的优点是能够充分考虑学习器的性能，但缺点是计算复杂，速度较慢。
3. 嵌入式特征选择。
嵌入式特征选择是将特征选择过程嵌入到学习器的训练过程中，它通过正则化方法或者模型参数的学习来选择出对学习任务有用的特征。
常用的方法包括L1正则化、决策树剪枝等。
嵌入式特征选择的优点是能够充分考虑学习器的性能，计算相对较快，但缺点是可能会受到学习器类型的限制。
在实际应用中，选择合适的特征选择方法非常重要，需要根据具体的问题和数据集来进行选择。
有时候也可以结合多种特征选择方法来进行特征选择，以达到更好的效果。
另外，特征选择并不是一劳永逸的过程，随着数据的变化和问题的演化，特征选择也需要不断地进行调整和优化。
总结而言，特征选择是机器学习和数据挖掘中非常重要的一步，它可以帮助我们提高模型的性能和效率。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式特征选择，每种方法都有其优点和局限性，需要根据具体情况进行选择和调整。
希望本文介绍的内容能够帮助大家更好地理解和应用特征选择方法，提高数据分析和建模的能力。
机器学习中的特征选择技巧(七)
机器学习中的特征选择技巧在机器学习领域，特征选择是一个非常重要的环节。
特征选择的目的是从原始数据中选择出对目标变量有重要影响的特征，以提高模型的预测性能和泛化能力。
本文将介绍一些常用的特征选择技巧，以及它们在机器学习中的应用。
一、过滤式特征选择过滤式特征选择是一种通过对特征进行评估并选择重要特征的方法。
常用的过滤式特征选择方法包括卡方检验、互信息、相关系数等。
其中，卡方检验适用于分类问题，能够衡量特征与目标变量之间的关联程度；互信息则是一种能够衡量特征和目标变量之间非线性关系的方法；相关系数则可以用来衡量特征之间的相关性，从而选择出相关性较低的特征。
在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择合适的过滤式特征选择方法，并结合交叉验证等技术进行模型评估。
二、包裹式特征选择包裹式特征选择是一种利用机器学习算法来评估特征重要性的方法。
常用的包裹式特征选择方法包括递归特征消除、基于模型的特征选择等。
递归特征消除是一种通过不断剔除对模型影响较小的特征来选择最重要特征的方法；而基于模型的特征选择则是利用机器学习模型的权重来衡量特征的重要性。
在实际应用中，包裹式特征选择方法通常能够取得较好的效果，但也需要较大的计算开销。
三、嵌入式特征选择嵌入式特征选择是一种直接将特征选择结合到机器学习模型训练过程中的方法。
常用的嵌入式特征选择方法包括L1正则化、决策树算法等。
其中，L1正则化能够通过对模型参数添加L1范数惩罚项来实现特征选择，能够选择出对模型影响较大的特征；而决策树算法则可以通过分裂节点时的特征重要性来选择特征。
在实际应用中，嵌入式特征选择方法通常能够取得较好的效果，并且具有较高的计算效率。
总结：在机器学习领域，特征选择是一个非常重要的环节。
本文介绍了一些常用的特征选择技巧，包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择。
在实际应用中，可以根据具体问题的特点选择合适的特征选择方法，并结合交叉验证等技术进行模型评估，以提高模型的预测性能和泛化能力。
机器学习中的特征选择方法
机器学习中的特征选择方法机器学习是一种广泛应用于数据分析和模式识别等领域的技术。
而在机器学习模型的训练过程中，特征选择是一个至关重要的步骤。
特征选择方法能够从原始数据中选择出对目标变量影响显著的特征，提高模型的准确性和泛化能力。
本文将介绍几种常见的机器学习中的特征选择方法。
一、过滤式特征选择方法过滤式特征选择方法是在特征选择与模型训练之前独立进行的方法。
它通过计算每个特征的相关性或者显著性，来选择出与目标变量最相关的特征。
常用的过滤式特征选择方法有：1. 方差选择法（Variance Threshold）：该方法通过计算特征的方差来判断特征的重要性。
方差低于某个阈值的特征会被剔除。
2. 卡方检验（Chi-Squared Test）：该方法适用于离散型目标变量和离散型特征变量之间的相关性分析。
它通过计算特征与目标变量之间的卡方统计量，来选择相关性较高的特征。
3. 互信息（Mutual Information）：该方法适用于离散型和连续型特征变量之间的相关性分析。
它通过计算特征与目标变量之间的互信息量，来选择相关性较高的特征。
二、包裹式特征选择方法包裹式特征选择方法是在特征选择与模型训练之间进行的方法。
它通过构建模型，并通过模型的性能评估来选择最佳的特征子集。
常用的包裹式特征选择方法有：1. 递归特征消除（Recursive Feature Elimination）：该方法通过反复构建模型并选取性能最差的特征进行剔除，直到达到预设的特征数量。
2. 基于模型的特征选择（Model-based Feature Selection）：该方法通过训练机器学习模型，并利用模型中的特征重要性指标来选择特征。
三、嵌入式特征选择方法嵌入式特征选择方法是将特征选择融入到模型训练过程中的方法。
它通过在模型训练过程中自动选择和优化特征子集。
常用的嵌入式特征选择方法有：1. 正则化方法（Regularization）：正则化是一种常用的嵌入式特征选择方法。
机器学习中的特征选择方法
机器学习中的特征选择方法在机器学习领域，特征选择是一项重要的任务。
特征选择是指从原始数据中选择最相关、最具有代表性的特征，以提高模型的性能和效率。
在实际应用中，数据集往往包含大量的特征，但并不是所有的特征都对模型的预测能力有帮助，甚至有些特征可能会引入噪音。
因此，通过特征选择可以有效地减少维度，提高模型的解释性和泛化能力。
特征选择方法有很多种，下面将介绍一些常用的方法。
1. 过滤式方法过滤式方法是通过计算特征与目标变量之间的相关性来进行特征选择的。
常见的方法有皮尔逊相关系数、互信息、卡方检验等。
这些方法并不考虑特征与特征之间的相关性，仅仅根据特征与目标变量之间的相关程度来选择特征。
过滤式方法计算简单，计算量小，但忽略了特征之间的相互作用。
2. 包裹式方法包裹式方法是通过训练模型来评估特征的重要性，从而选择最优的特征子集。
常见的方法有递归特征消除（RFE）、遗传算法等。
这些方法直接在模型的基础上进行特征选择，因此更能考虑到特征与特征之间的相互关系。
然而，包裹式方法计算复杂度高，需要反复训练模型，计算量大。
3. 嵌入式方法嵌入式方法是将特征选择嵌入到模型训练过程中的方法。
这种方法能够在训练过程中同时优化模型和特征选择。
常见的方法有Lasso回归、岭回归、决策树等。
这些方法不仅考虑了特征与目标变量之间的相关性，还能够对特征之间的相互关系进行建模。
嵌入式方法计算复杂度适中，能够平衡模型性能和计算效率。
总的来说，特征选择是一个复杂而又关键的问题。
在实际应用中，不同的特征选择方法适用于不同的场景。
选择适合的特征选择方法需要根据数据集的特征分布、目标变量的特征分布以及模型的需求来进行判断。
同时，特征选择方法也要考虑到计算效率和模型性能之间的平衡。
需要注意的是，特征选择并不是一劳永逸的，对于不同的问题和数据集，可能需要不同的特征选择方法。
因此，在实践中需要对不同的方法进行试验和比较，选择最合适的方法。
同时，特征选择过程也不能孤立于数据预处理和模型选择之外。
几种常用的特征选择方法
几种常用的特征选择方法特征选择在机器学习和数据挖掘领域中起着至关重要的作用，它用于从原始特征集中选择最具有预测能力和解释性的特征子集，以提高模型的性能和可解释性。
以下是几种常用的特征选择方法：1. 过滤法（Filter Method）：过滤法通过计算特征与输出变量之间的相关性来进行特征选择。
常用的过滤法包括：-方差选择：选择方差较大的特征，即那些在输入变量间有较大变化的特征。
这种方法对于连续特征更为常见。
-互信息：衡量特征与输出变量之间的统计依赖关系。
该方法适用于连续和离散特征。
-相关系数：计算特征与输出变量之间的线性相关性。
较高的相关性意味着该特征对于预测输出变量很重要。
2. 包装法（Wrapper Method）：包装法通过特定的机器学习算法来评估特征子集的性能。
常用的包装法有：- 递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）：根据模型的权重或系数评估每个特征的重要性，并逐步消除最不重要的特征。
-基于遗传算法的特征选择：利用遗传算法最优的特征子集，其中每个特征子集被看作候选解，并通过适应度函数评估性能。
3. 嵌入法（Embedded Method）：嵌入法将特征选择过程融入到机器学习的训练过程中，即特征选择和模型训练同时进行。
常见的嵌入法有：- 正则化方法：如L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）等，它们对模型的权重进行限制，从而过滤掉一些对输出变量没有贡献的特征。
-决策树：根据决策树的分裂规则和信息增益，选择最佳的划分特征。
这种方法可以从特征空间中选择相对较优的子集。
4. 混合方法（Hybrid Method）：混合方法将多种特征选择方法结合起来，以达到更好的特征子集选择效果。
常见的混合方法有：-机器学习算法嵌入特征选择：在训练机器学习模型时，同时使用特征选择算法来选择特征子集。
-基于遗传算法的特征选择和过滤法的结合：使用遗传算法特征子集，并通过过滤法进行进一步筛选。
机器学习技术中的特征提取和特征选择的区别与选择原则
机器学习技术中的特征提取和特征选择的区别与选择原则特征提取和特征选择是机器学习中常用的两种特征预处理方法。
在机器学习任务中，特征是描述样本的属性或特性，可以理解为输入数据的各个方面。
有效的特征能够提高模型的性能和预测能力。
特征提取和特征选择是为了从原始数据中选择出最有价值的特征，减少冗余和噪声的影响，提高模型的泛化能力。
特征提取是指将原始的高维数据通过各种变换和映射，转换为新的特征空间，从而降低数据维度并保留最重要的信息。
特征提取通过定义新的特征来表达原始数据，目的是寻找到能够最好地描述数据的低维特征。
特征提取方法常用的有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
主成分分析通过线性变换将原始数据映射到一个新的特征空间中，其中每个新特征都是原始特征的线性组合，并通过最大化方差来选择最重要的特征。
而线性判别分析则是通过线性变换将高维数据映射到一维或低维空间中，使得同类样本尽可能接近，不同类样本尽可能远离。
特征选择是指从原始特征集合中选择一个最优子集，丢弃无关特征和冗余特征，以达到优化模型性能和降低计算复杂度的目的。
特征选择可以分为过滤式（Filter）和包裹式（Wrapper）两种方式。
过滤式特征选择通常在特征与目标变量之间进行统计测试或分析，选择相关性最高的特征作为最终的特征集。
常用的过滤式特征选择方法有方差阈值法、互信息法、卡方检验等。
相比之下，包裹式特征选择是将特征子集的评估作为一个搜索问题，通过尝试不同的组合来评估特征集的性能，逐步搜索最优子集。
常用的包裹式特征选择方法有递归特征消除、遗传算法等。
特征选择的选择原则主要根据以下几个方面进行考虑：1. 目标相关性：选择与目标变量相关性强的特征。
如果某个特征与目标变量之间的相关性较低，那么这个特征对于模型的预测能力可能较弱，可以考虑放弃该特征。
2. 特征重要性：选择对模型的预测能力贡献较大的特征。
某些特征可能对模型的性能影响较小，可以考虑放弃这些特征，以减少计算复杂度和降低过拟合的风险。
机器学习中的特征选择方法(七)
机器学习中的特征选择方法机器学习是一门充满挑战和机遇的领域，它的发展已经深深地影响了我们的生活和工作。
在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，它直接影响着模型的性能和效率。
在本文中，我们将介绍几种常见的特征选择方法，讨论它们的优缺点及适用场景。
1. 过滤式特征选择过滤式特征选择是一种在特征选择和模型训练之前独立进行的方法。
它通过对特征进行评估和排序，然后选择排名靠前的特征进行模型训练。
常见的评价指标包括信息增益、方差分析、相关系数等。
这种方法的优点是简单高效，计算代价低，但它忽略了特征之间的相互关系，可能会选择出冗余的特征。
2. 包裹式特征选择包裹式特征选择是一种基于模型性能的特征选择方法，它直接利用模型的性能指标进行特征选择。
具体来说，它通过穷举所有可能的特征子集，然后利用交叉验证等方法评估每个子集的性能，选择性能最优的特征子集。
这种方法的优点是能够充分考虑特征之间的相互关系，但它的计算代价较高，难以应用于大规模数据集。
3. 嵌入式特征选择嵌入式特征选择是一种将特征选择和模型训练融合在一起的方法。
它在模型训练的过程中，直接利用特征的重要性来进行特征选择。
常见的方法包括L1正则化、决策树等。
这种方法的优点是能够直接利用模型的性能指标进行特征选择，计算代价相对较低，但它的缺点是可能会选择出不稳定的特征，难以解释和理解。
在实际应用中，我们可以根据具体的问题和数据集选择合适的特征选择方法。
对于维度较高的数据集，可以考虑使用过滤式特征选择方法，以降低计算代价；对于模型性能要求较高的问题，可以考虑使用包裹式特征选择方法；对于需要快速建模和预测的场景，可以考虑使用嵌入式特征选择方法。
总之，特征选择是机器学习中的一个重要环节，它直接影响着模型的性能和效率。
在选择特征选择方法时，我们需要综合考虑数据集的特点、问题的要求以及计算资源的限制，选择合适的方法进行特征选择，从而提高模型的性能和效率。
特征选择在机器学习中的重要性(九)
特征选择在机器学习中的重要性特征选择是机器学习中一个十分重要的环节。
它的主要目的是从原始数据中选取对于学习任务有意义的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。
在实际应用中，特征选择不仅能够提高模型的性能，还能减少计算成本，提高模型的可解释性。
本文将从特征选择的定义、方法和应用三个方面来探讨特征选择在机器学习中的重要性。
特征选择的定义特征选择，顾名思义，就是从原始特征中选择出对于目标变量有意义的特征。
在机器学习中，特征选择是为了提高模型的预测能力和泛化能力。
通过特征选择，可以剔除无关特征和噪声特征，提取出和预测目标强相关的特征，从而提高模型的性能。
特征选择的方法在特征选择中，常用的方法包括过滤法、包装法和嵌入法。
过滤法是通过对特征进行评估，选取相关性高的特征。
常用的评估方法包括相关系数、信息增益、卡方检验等。
包装法则是将特征选择看作一个搜索问题，通过不断的尝试不同的特征子集来评估模型性能，进而选取最优的特征子集。
嵌入法是将特征选择融入模型训练的过程中，通过正则化项或者模型自身的性能评估来选择特征。
特征选择的应用特征选择在实际应用中有着广泛的应用。
在自然语言处理领域，特征选择能够帮助挖掘文本的重要信息，提高模型的分类准确率。
在医疗领域，通过特征选择可以挖掘出与疾病相关的特征，辅助医生进行诊断。
在金融领域，特征选择能够帮助挖掘出影响股票涨跌的关键因素，提高预测的准确性。
总结特征选择在机器学习中的重要性不言而喻。
它可以帮助提高模型的性能，减少计算成本，提高模型的可解释性。
特征选择的方法多种多样，可以根据不同的需求选择不同的方法。
在实际应用中，特征选择有着广泛的应用，能够帮助解决各种领域的问题。
因此，对于从事机器学习相关工作的人员来说，掌握特征选择是至关重要的。
机器学习中的特征选择与提取方法比较
机器学习中的特征选择与提取方法比较在机器学习中，特征选择和特征提取是两个重要的步骤，用于从原始数据中选择具有最大预测能力的特征。
特征选择指的是从已有特征集合中选择出一部分相关性强的特征子集；而特征提取则是通过对原始特征进行变换，将其转化为一个新的特征空间。
在实际应用中，特征选择和特征提取都具有重要的意义。
它们可以减少特征的冗余性和噪声，提高模型的泛化能力和效率，还可以帮助我们理解数据中的重要信息。
下面，我们将比较几种常见的特征选择和特征提取方法，以便更好地理解它们及其适用场景。
一、特征选择方法比较1.过滤式方法(Filter Methods)：这种方法独立于具体的学习器，通过对特征进行统计分析或评估，来进行特征选择。
常见的过滤式方法包括皮尔逊相关系数、卡方检验和互信息等。
这些方法在选择特征时不考虑学习器的具体情况，因此计算效率高，但可能会忽略特征之间的相互关系。
2.包裹式方法(Wrapper Methods)：这种方法根据具体的学习器性能进行特征选择，通常使用一种较慢的学习器作为评价标准。
包裹式方法通过不断地构建模型、评估特征子集的性能，来选择最佳特征子集。
由于需要多次训练模型，计算代价较高，但可以充分考虑特征之间的相互关系。
3.嵌入式方法(Embedded Methods)：这种方法将特征选择与学习器的训练过程结合起来，通过学习器自身的优化过程来选择最佳特征子集。
嵌入式方法通常使用一种正则化技术（如L1正则化）来实现特征选择。
这种方法具有较高的计算效率，但可能会受到学习器本身的限制。
二、特征提取方法比较1.主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)：这是一种常用的线性特征提取方法，通过线性变换将原始特征映射到一组新的正交特征上，使得新的特征空间中具有最大的方差。
PCA在降维的同时，还能保留原始特征的部分信息，但可能会忽略一些非线性关系。
2.线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)：这种方法与PCA类似，但其目标是将数据映射到一个低维空间，同时最大化类间的距离，最小化类内的距离。
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１ 引言
所谓特征就是描述模式的属性，机器学习中的特征选择 可定义为：已知一特征集，从中选择一个子集使评价标准最 优ＬｌＪ。以上定义可表述为：
给定一个学习算法Ｌ，一个数据集Ｓ，数据集Ｓ来自一个 具有ｎ个特征ｘ。，ｘ：，ｘ３’．一，咒的具有类别标记ｙ的符合分 布的例子空间，则一个最优特征子集Ｋ。是使得某个评价准 则，一￣厂（Ｌ，Ｓ）最优的特征子集。
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｈａｓ ｂｅｅｎ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｒｅａ ｉｎ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｓｉｎｃｅ ９０’Ｓ ｏｆ ｔｈｅ ２０ｔｈ ｃｅｎｔｕｒｙ． Ｇｒｅａｔ ａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ａｃｈｉｅｖｅｄ，ｈｏｗｅｖｅｒ ｍａｎｙ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｒｅｍａｉｎ ｔＯ ｂｅ ｕｎｓｏｌｖｅｄ ａｎｄ ｎｅｅｄ ｆｕｒｔｈｅｒ ｉｎｖｅｓｔｉｇａ— ｔｉｏｎ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ，ｗｅ ｍａｋｅ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｓｕｒｖｅｙ ｏｎ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｓ ｏｆ ｆｅａｔｕｉｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ ａｌ—
ｗｅ ｏｖｅｒｖｉｅｗ ｔｈｅ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ ｓｔａｔｕｓ ｏｆ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄ ｐｏｉｎｔ ｏｕｔ ｔｈｅ ｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ ｃｈａｌ—
ｌｅｎｇｅｓ ｉｎ ｆｕｔｕｒｅ ｗｏｒｋ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ｓｅａｒｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
万方数据
特征评估函数；４）终止条件。本文重点介绍特征评估函数，其 余三方面则概要介绍，感兴趣的读者可参阅文［２１］。有些特征 选择算法只包含以上四个要素的部分内容，比如特征加权后 选择前ｍ个特征的特征选择算法，就只涉及特征评估和终止 条件两方面。
５．１ 搜索起点、搜索策略和终止条件 搜索起点是算法开始搜索的状态点，搜索起点的选择对 搜索策略有重要影响。如果搜索起点为空集，通常就要逐个地 向集合里加入特征，即所谓的前向搜索；如果搜索起点为全 集，就要不断地删减特征，即所谓的后向搜索；如果搜索从特 征空间的中间结点开始，那么搜索策略通常就是随机的或者 启发式的搜索。 根据搜索方向、搜索策略，可以分为前向、后向和双向三 种。对于小规模的特征集合，可采用穷尽式搜索求得最优子 集。对于中等规模的特征集合，当评估函数对特征维数满足单 调性时，可采用Ｎａｒｅｎｄｒａ等提出的分支界限法（ＢＢ）求解最 优特征子集［２纠。但实际问题中，评估函数通常不具备单调性， 同时ＢＢ算法的算法复杂度与特征个数之间是指数关系，在雄 较大时由于计算量太大而无法应用。因此人们一直致力于寻 找能得到较好次优解的搜索算法。特征子集搜索算法大致可 分为顺序搜索和随机搜索两类。顺序搜索算法采用顺序地向
ｋ个特征组合在一起。这种方法通常用在文本分类上，常和贝 叶斯分类器或者最近邻分类器结合在一起。该方法虽然简单， 但由于没有考虑特征间的相互作用，性能并不理想，即使在满
足特征间独立的条件下，两个单独使用最好的特征组合起来 也不能保证是最好的组合。
训练数据 ．
训练数据 全部特征集合
特征子隽
特征空间搜索机
计算机科学２００４Ｖ０１．３１Ｎ９．１ １
机器学习中的特征选择
张丽新王家钦赵雁南杨泽红 （清华大学计算机科学与技术系 智能技术与系统国家重点实验室 北京１０００８４）
摘要２０世纪９０年代以来，特征选择成为机器学习领域的重要研究方向，研究成果十分显著，但是也存在许多问题 需要进一步研究。本文首先对特征选择和学习算法结合的三种方式进行了系统的总结；然后将一般特征选择定位为特 征集合空间中的启发式搜索问题，对特征选择算法中的四个要素进行了阐述，其中重点总结了特征评估的方法；最后 对特征选择的研究现状进行了回顾，分析了目前特征选择研究的不足和未来发展的方向。 关键词特征选择，机器学习，搜索算法，评估函数
· 万１８方０·数据
原因，特征选择成为机器学习领域重要的研究方向，引起越来 越多的机器学习领域学者的兴趣。国内外的各大研究机构如 ＣＭＵ，Ｓｔａｎｆｏｒｄ，Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，南京大学，哈尔滨工业大学，北 京工业大学等都开展相关研究∞￣７］。
特征选择和学习算法是密切相关的，特征选择的结果最 终由学习算法的性能来评估，因此特征选择和学习算法的结 合方式也就非常重要［８］。本文系统介绍了特征选择和学习算 法结合的三种结构；并从搜索寻优的角度介绍了特征选择算 法的四个组成要素，重点分析了其中的特征评估；最后概述了 特征选择的最新研究现状，分析了未来的研究方向。
Ｆｅａｔｕｒｅ Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ＺＨＡＮＧ Ｌｉ－－Ｘｉｎ ＷＡＮＧ Ｊｉａ－Ｑｉｎ ＺＨＡＯ Ｙａｎ－－Ｎａｎ ＹＡＮＧ Ｚｅ·－Ｈｏｎｇ
（Ｔｈｅ Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ－Ｔｓｉｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８４）
由于采用学习算法的性能作为特征评估标准，Ｗｒａｐｐｅｒ 特征选择算法比过滤式特征选择算法准确率高，但算法效率 较低。因此一些研究者努力寻找使评价过程加速的方法。 Ｃａｒｕａｎａ等提出一种加速决策树的方法口“，即在特征选择过 程中大量减少决策树分支的数目。Ｍｏｏｒｅ等通过减少评估特 征阶段的分类器的训练样本来提高特征选择的速度［１９］。 Ｗｒａｐｐｅｒ方法的另一个缺点是过适应问题，但该问题主要发 生在训练数据规模较小的情况［８】。
训练数据 。
训练数据 全部特征集合
，
特征子集
特征空间搜索机
ＪＬ
特征评价结果
ｒ
学习算法（类型和后面的一样）
选定的特征子集
，
测试数据
．
ｒ
学习算法
Ｐ
图２ Ｗｒａｐｐｅｒ特征选择一般流程
Ｗｒａｐｐｅｒ特征选择算法中用以评估特征的学习算法是没 有限制的。Ｊｏｈｎ等选用决策树ｎ“，Ａｈａ等将最近邻法ＩＢｌ和 特征选择算法相结合对云图进行分类研究口“，Ｐｒｏｖａｎ，Ｉｎｚａ 等则利用贝叶斯网络性能指导贪心的前向搜索算法［１“”］。
·１８１·
解集中加减特征逐步扩展搜索，如顺序前向搜索，顺序后向搜 索，以及广义的顺序前向搜索和广义的顺序后向搜索等。该类 算法的缺点是，特征一旦被加入或删除，以后便不会改变，因 此容易陷入局部极值。为克服此缺点，出现了增ｚ减ｒ法，即 搜索方向不再是单向加或者减，可以根据评估函数灵活的浮 动，其问题在于ｚ和ｒ的大小难以确定［２“。Ｐｕｄｉｌ等提出了顺 序浮动前向搜索和顺序浮动后向搜索算法［２“，算法变固定的 增ｚ减ｒ法为浮动的，减少了不必要的回溯并在需要时增加 回溯的深度，Ｓｏｍｏｌ等进一步提出了自适应浮动搜索算 法乜“，根据当前特征子集的大小和目标特征子集的大小来控 制搜索空间的大小，这种方法减小了陷入局部极值的可能性。 随机搜索算法包括遗传算法、模拟退火和集束式搜索（Ｂｅａｍ Ｓｅａｒｃｈ）等［２“。遗传算法在特征选择中的应用研究很多，并且 显示出良好的性能∞“２…。关于各搜索算法的优劣并没有一致 的意见，但根据ｌａｉｎ［３３和Ｋｕｄｏ［２７］的实验，自适应浮动搜索算 法和遗传算法是众多搜索中性能较好的算法。
特征选择的终止条件有最大运行次数，性能不改进的循 环运行次数，找到满足评价函数的特征集合等［１］。
ｇｏｒｉｔｈｍ．Ｗｅ ｄｅｓｃｒｉｂｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆ ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ ｓｅａｒｃｈ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｓｐａｃｅ ｏｆ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｔｓ，ａｎｄ ｄｉｓｃｕｓｓ ｔｈｅ ｆｏｒｕ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｉＳ ｄｅｔａｉｌｅｄｌｙ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｌａｓｔ
特征选择是机器学习领域的重要问题。在一个学习算法 通过训练样本对未知样本进行预测之前，必须决定哪些特征 应该采用，哪些特征应该忽略。虽然在学习算法方面已经开展 了大量的研究，但特征选择方面的研究则相对较少。自２０世纪 ９０年代以来，特征选择方面的研究引起机器学习领域学者前 所未有的重视，主要原因有以下两个方面：１）许多学习算法的 性能受到不相关或冗余特征的负面影响。已有的研究结果表 明，大多数学习算法所需训练样本的数目随不相关特征的增 多而急剧增加［１“］。Ｌａｎｇｌｅｙ等的研究表明最近邻法的样本复 杂度随不相关特征成指数增长，其他归纳算法也基本具有这 一属性１３，ｚ］。例如，决策树对于逻辑与概念的样本复杂度随不 相关特征线性增加，但对于异或概念的样本却是呈现指数增 长［１１；贝叶斯分类器虽然对不相关特征的存在不敏感，但其性 却能对冗余特征的存在很敏感［２］。因此，特征选择对不同情况 下的学习算法都有不可忽视的作用。选择好的特征不仅可以 减小计算复杂度，提高分类准确度，而且有助于寻找更精简更 易理解的算法模型。２）大规模数据处理问题的不断出现。所谓 大规模，一方面指样本数目的庞大，另一方面指描述样本的特 征维数高。数据挖掘的发展对大规模数据处理的研究提出了 迫切的要求，如信息检索，遗传基因分析等［３“】。正是由于上述
２特征选择和学习算法结合的三种结构
特征选择和后续学习算法的结合方式可分为嵌入式、过 滤式和Ｗｒａｐｐｅｒ三种。
２．１嵌入式特征选择 在嵌入式结构中，特征选择算法本身作为组成部分嵌入 到学习算法里。如某些逻辑公式学习算法是通过向公式表达 式中加减特征实现的口］。类似的加减特征操作也构成一些更 复杂的逻辑概念推导的核心，只是通过不同特征组合形成更 复杂的规则描述。最典型的即决策树算法，如Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３ 和ｃ４．５ｔ１０，１１］以及Ｂｒｅｉｍａｎ的ＣＡＲＴ算法‘１２］等，算法在每一 结点选择分类能力最强的特征，然后基于选中的特征进行子 空间分割，继续此过程，直到满足终止条件，可见决策树生成 的过程也就是特征选择的过程。 ２．２过滤式特征选择 过滤式特征选择的评估标准直接由数据集求得，独立于 学习算法，如图１所示。最简单的过滤式特征选择于２０世纪６０ 年代早期提出［”］，该算法在特征间相互独立的假设下，研究 每一特征对于分类的可分性或熵。然后选择其中评价最好的