7、机器学习中的输入与输出工程

机器学习中的输入与输出工程

1 属性选择

在机器学习中，选择合适的属性对于构建有效的模型至关重要。过多的无关或冗余属性不仅会增加计算复杂度，还可能导致模型性能下降。为了应对这些问题，第七章详细介绍了几种属性选择方案，如竞赛搜索（race search）和支持向量机的应用。

1.1 竞赛搜索（Race Search）

竞赛搜索是一种高效的属性选择方法，通过多次迭代逐步筛选出最具影响力的属性。以下是竞赛搜索的基本步骤：

1. 初始化：设定初始属性集和候选属性集。
2. 竞赛：在每一轮迭代中，随机选取若干候选属性进行评估。
3. 更新：根据评估结果更新候选属性集，移除表现不佳的属性。
4. 结束条件：当候选属性集收敛或达到预定轮数时停止。

graph TD;
    A[初始化] --> B{竞赛};
    B --> C[更新];
    C --> D{结束条件};
    D -- 是 --> E[输出结果];
    D -- 否 --> B;

1.2 支持向量机（SVM）

支持向量机是一种强大的分类和回归工具，特别适用于高维空间。它通过寻找最优超平面来最大化不同类别之间的间隔。在属性选择中，SVM可以通过递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）来逐步剔除不重要的属性。

2 LogitBoost

LogitBoost是