机器学习特征选择算法
时间: 2024-10-12 10:01:20 浏览: 16
机器学习特征选择是一种数据预处理技术,目的是从原始数据集中挑选出对模型预测性能最有影响的特征,减少冗余和噪声信息,提高模型的效率和泛化能力。常见的特征选择算法有:
1. **过滤式方法**(Filter Approach):这种方法先独立评估每个特征的重要性,然后根据预定的标准(如方差、卡方检验、互信息等)选择得分高的特征。例如,皮尔逊相关系数或ANOVA F-score。
2. **包裹式方法**(Wrapper Approach):通过反复构建模型并测试,比如递归特征消除(Recursive Feature Elimination,RFE)、基于模型的搜索(Model-Based Feature Selection),它会考虑特征之间的相互作用以及它们在优化目标函数中的效果。
3. **嵌入式方法**(Embedded Approach):特征选择作为模型训练的一部分,如LASSO回归、岭回归(正则化方法)可以自动选择重要特征;决策树(如随机森林)内部也可以做特征重要性的排序。
4. **基于树的方法**:如基于树的特征重要性(如随机森林中的特征重要性)或GBDT中的增益计算。
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