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

特征选择是机器学习中的一个重要步骤，它的目的是从原始特征中选择最优的特征子集，在保证模型性能的同时降低模型复杂度，提高模型的泛化能力。特征选择算法的研究已经成为了机器学习领域中一个热门的研究方向。本文将对几种常用的特征选择算法进行综述，并对近年来的进展研究做一介绍。

1、过滤式特征选择

过滤式特征选择算法是一种独立于分类器的特征选择方法。该方法将特征的选择看作是一个特征评价的过程，根据某种评价准则来对原始特征进行排序，然后选择排序靠前的一部分特征用于分类器的训练。常见的评价准则有信息增益、相关系数、卡方检验、互信息等。

包裹式特征选择算法是一种依赖于分类器的特征选择方法。该方法通过在特征子集中不断地训练分类器，来评估特征子集在分类器中的性能，然后选择性能最好的那个特征子集用于分类器的训练。包裹式特征选择算法通常准确率高，但计算消耗大，适用于小样本数据集和少量的特征。

嵌入式特征选择算法是一种基于分类器的特征选择方法，它将特征选择与分类器训练过程融为一体。在分类器训练过程中，通过正则化方法来控制模型的复杂度，进而达到对特征的选择和模型的优化。

二、进展研究

1、深度学习与特征选择

深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它以神经网络为基础，通过多层非线性变换来学习高层次特征表示，已在视觉识别、语音识别等领域取得了重大的突破。深度学习的特征选择通过特征学习的方式来达到选取有效特征的目的，从而减轻了特征工程的负担。在深度学习中，特征选择和特征学习是一个不可分割的整体，也是当前研究的热点。

2、多目标特征选择

多目标特征选择是指在同一数据集上进行多个分类任务的特征选择，这些任务往往对于相同的特征具有不同的需求。在多目标特征选择中，需要充分考虑各分类任务之间的关系，利用多目标优化方法来实现特征的选择。

三、结论

特征选择作为机器学习中的一个重要环节，对于提高模型性能和减少模型复杂度具有重要作用。过滤式、包裹式和嵌入式是特征选择的三种主要方法，各有其优点和局限性。

近年来，深度学习和多目标特征选择等新兴研究方向也为特征选择带来了新的思路和方法，将进一步推动特征选择的研究和应用。