特征选择:剔减法与次优搜索策略
需积分: 10 163 浏览量
更新于2024-07-11
收藏 1.95MB PPT 举报
"剔减特征法-第七章 特征提取和选择"
在机器学习和模式识别领域,特征提取和选择是至关重要的步骤,它们直接影响到模型的性能和泛化能力。剔减特征法,也称次优搜索法或顺序后退法(SBS),是一种特征选择策略,它遵循自上而下的搜索策略。这种方法开始于包含所有特征的状态,然后逐个去除对模型性能影响最小的特征,直到达到预定的特征数量或达到最佳性能为止。这样的过程有助于减少特征冗余,降低过拟合风险,并提高模型的解释性。
特征选择的目标是找到那些对分类识别最有贡献的特征,使得同类模式点之间的距离尽可能小(类内距离小),而异类模式点之间的距离尽可能大(类间距离大)。这一过程可以分为两大途径:直接选择法和变换法。直接选择法是在确定了所需特征数目d之后,从原始特征中直接选取d个特征,使可分性判据最大化。这通常通过遍历所有可能的特征组合来实现。另一方面,变换法则是在保持或增加可分性的前提下,通过对原始特征进行线性或非线性变换来降低特征维度。
类别可分性判据是评估特征优劣的重要工具,它应该与误判概率有单调关系,并且在特征独立时具有可加性。这样可以确保特征的选择能够有效地提高分类器的准确性和稳定性。例如,基尼不纯度、信息增益、互信息等都是常见的可分性判据,它们在特征选择过程中起到指导作用。
除了剔减特征法,还有其他多种特征选择方法,如基于可分性判据的选择、基于误判概率的方法、离散K-L变换法(DKLT)和基于决策界的特征选择。离散K-L变换是一种降维方法,它可以将连续特征离散化并转换成一组对分类任务更有利的新特征。这种方法常用于特征编码和压缩,以减少计算复杂性和存储需求。
在特征提取的过程中,可能需要进行特征缩放、特征编码和特征转换等预处理步骤,以确保不同特征在同一尺度上,从而避免某些特征因数值范围过大而主导整个模型训练。此外,正则化也是特征选择过程中的一个关键环节,它通过添加惩罚项来限制模型参数的大小,防止过拟合。
特征提取和选择是优化模型性能的关键步骤,通过合理有效的特征选择策略,可以显著提升模型在未知数据上的泛化能力,从而更好地服务于实际的分类识别任务。在实践中,往往需要结合具体问题和数据集的特点,灵活选用不同的特征选择和提取方法,以实现最优的模型表现。
2021-05-25 上传
2023-05-14 上传
2024-01-04 上传
点击了解资源详情
小炸毛周黑鸭
- 粉丝: 23
- 资源: 2万+
最新资源
- 掌握压缩文件管理:2工作.zip文件使用指南
- 易语言动态版置入代码技术解析
- C语言编程实现电脑系统测试工具开发
- Wireshark 64位:全面网络协议分析器,支持Unix和Windows
- QtSingleApplication: 确保单一实例运行的高效库
- 深入了解Go语言的解析器组合器PARC
- Apycula包安装与使用指南
- AkerAutoSetup安装包使用指南
- Arduino Due实现VR耳机的设计与编程
- DependencySwizzler: Xamarin iOS 库实现故事板 UIViewControllers 依赖注入
- Apycula包发布说明与下载指南
- 创建可拖动交互式图表界面的ampersand-touch-charts
- CMake项目入门:创建简单的C++项目
- AksharaJaana-*.*.*.*安装包说明与下载
- Arduino天气时钟项目:源代码及DHT22库文件解析
- MediaPlayer_server:控制媒体播放器的高级服务器