特征选择常用算法综述

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格图洛书 发表于 2021/12/30 00:13:17 2021/12/30
【摘要】 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好...

1 综述


(1) 什么是特征选择

特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好。

 

(2) 为什么要做特征选择

       在机器学习的实际应用中,特征数量往往较多,其中可能存在不相关的特征,特征之间也可能存在相互依赖,容易导致如下的后果:

Ø  特征个数越多,分析特征、训练模型所需的时间就越长。

Ø  特征个数越多,容易引起“维度灾难”模型也会越复杂,其推广能力下降。

 

特征选择能剔除不相关(irrelevant)或亢余(redundant )的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化了模型,使研究人员易于理解数据产生的过程。

 

 2 特征选择过程

文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/40889715

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