15、智能医疗模型设计中的特征选择

智能医疗模型设计中的特征选择

在智能医疗模型的设计中，特征选择是一个关键环节，它对于提高模型性能、降低计算成本和减少过拟合等方面都有着重要的作用。本文将介绍特征选择的相关方法，包括过滤式方法、包装式方法、嵌入式方法以及特征转换方法，并回顾相关的研究工作。

1. 过滤式方法

过滤式方法主要通过衡量特征与输出或预测变量的相关性来确定特征的重要性。常见的过滤式方法包括：
- 线性分离 ：将数据的连续值分离为不同的离散值，缺失值被视为“缺失”这一有效值。该算法为每个特征生成一条规则，简单易用，可作为复杂分类算法的一部分，有助于问题的扩展。
- 增益率（GR） ：是信息增益的改进版本，进一步减少了偏差。在选择特征时，它会考虑分支的数量和大小。增益率的计算公式为：Gain Ratio (Feature) = Gain (Feature)/(Intrinsic value (Feature))。
- 对称不确定性（SU） ：用于归一化特征值，减少信息增益对具有更多值的特征的偏向。对于两个属性 X 和 Y，其计算公式为：SU(X, Y) = 2 · IG(X|Y) / (H(X) + H(Y))，其中 H(X) = -∑i P(xi)log2(P(xi)) 是属性 X 的熵。

过滤式方法的优点是计算速度快、成本低，通常使用统计方法，但它无法处理多重共线性问题。

2. 包装式方法

包装式方法通过选择特征子集并基于该子集训练模型，根据模型的结果来决定是否添加或减少特征，最终将问题转化为搜索问题。常见的包装式方法有：