11、特征子集选择在增材制造中的应用

特征子集选择在增材制造中的应用

1. 引言

在增材制造（AM）中，数据驱动模型的性能和效率很大程度上取决于所选择的特征子集。特征子集选择是特征工程的一个重要环节，它旨在从现有的特征集合中挑选出最有助于提高机器学习模型性能的特征。本文将详细介绍特征子集选择的三种主要方法——过滤器方法、包装器方法和混合方法，并探讨它们在增材制造中的应用和效果。

2. 过滤器方法

过滤器方法是一种基于统计学评估特征相关性的技术，通过对特征进行排名并选择相应的子集来提高模型性能。这种方法的优点是计算成本低，适用于大规模数据集。在增材制造中，过滤器方法的应用非常广泛，常见的方法包括卡方检验、最大信息系数（MIC）、皮尔逊相关系数（PCC）和方差分析（ANOVA）。

2.1 卡方检验

卡方检验用于分类或名义数据的特征选择。它通过计算每个特征与目标变量之间的卡方统计量来评估特征的重要性。卡方值越大，特征与目标变量的相关性越强。以下是卡方检验的步骤：

1. 计算每个特征的卡方统计量。
2. 对特征进行排序，选择卡方值最高的前k个特征。
3. 将选定的特征子集用于机器学习模型。

2.2 最大信息系数（MIC）

最大信息系数（MIC）用于衡量两个变量之间的非线性相关性。它通过计算互信息的最大值来评估特征的重要性。MIC值越高，特征与目标变量的相关性越强。以下是MIC的应用步骤：

1. 计算每个特征与目标变量之间的MIC值。
2. 对特征进行排序，选择MIC值最高的前k个特征。
3. 将