特征选择算法综述及进展研究

特征选择算法综述及进展研究

特征选择算法是机器学习和数据挖掘领域中的重要技术之一，它通过从原始数据中选

择最相关的特征来降低模型的复杂度、提高模型的性能和减少过拟合的风险。在真实世界

的数据中，往往存在大量的冗余特征，特征选择算法的作用就是从这些冗余特征中筛选出

对于预测目标最为关键的特征，从而提高建模的准确性和效率。近年来，特征选择算法得

到了广泛的关注和研究，在不同领域都有着广泛的应用，因此对特征选择算法的综述及进

展研究具有重要的意义。

一、特征选择算法的分类

特征选择算法主要可以分为过滤式、包裹式和嵌入式三种类型。过滤式特征选择是在

特征选择和建模之间加入一个中间环节，通过对特征进行评估和排序，并选择出最优的特

征子集；包裹式特征选择则是在建模的过程中，通过交叉验证等技术来评估特征子集的性能，并不断优化特征子集；嵌入式特征选择则是将特征选择过程嵌入到模型训练的过程中，通过正则化或剪枝等技术来选择最优的特征子集。

二、特征选择算法的常见方法

（一）过滤式特征选择算法

1. 信息增益

信息增益是一种经典的特征选择方法，它利用信息熵来评估特征对目标变量的影响程度，通过计算特征与目标变量之间的互信息来进行特征选择。

2. 方差选择

方差选择是一种简单直观的特征选择方法，它通过计算每个特征的方差来评估特征的

重要性，方差较小的特征往往对目标变量的影响较小，可以进行筛选。

（二）包裹式特征选择算法

1. 递归特征消除

递归特征消除是一种常用的包裹式特征选择方法，它通过反复地训练模型并消除对预

测性能影响较小的特征来进行特征选择。

2. 基于遗传算法的特征选择

基于遗传算法的特征选择方法通过模拟生物进化的过程进行特征选择，利用交叉和变

异等操作来不断优化特征子集。

（三）嵌入式特征选择算法

1. Lasso回归

Lasso回归是一种常用的嵌入式特征选择方法，它利用L1正则化来惩罚模型的复杂度，从而实现对特征的选择和模型的训练。

2. 基于树的特征选择

基于树的特征选择方法通过构建决策树或随机森林等模型来进行特征选择，利用树模

型的特征重要性来评估特征的重要性。

三、特征选择算法的进展研究

随着近年来机器学习和数据挖掘领域的飞速发展，特征选择算法也在不断得到改进和

创新。在过滤式特征选择算法方面，基于云模型和模糊集理论的特征选择方法，可以更加

精细地评估特征之间的关系，提高特征选择的准确性。在包裹式特征选择算法方面，基于

元启发式算法的特征选择方法，可以通过模拟多个搜索引擎的联合搜索来实现更加高效的

特征选择。在嵌入式特征选择算法方面，基于深度学习的特征选择方法，可以通过构建深

度神经网络来自动学习特征的表征，从而避免手工设计特征和特征选择的繁琐过程。