机器学习——特征选择（子集搜索与评价）

改不改名字

已于 2023-01-04 09:10:09 修改

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分类专栏：机器学习文章标签：人工智能深度学习

于 2023-01-03 11:58:17 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdlvnl/article/details/128529476

我们将属性称为“特征”

对当前学习任务有用的属性：相关特征

没什么用的属性：无关特征

（冗余特征：所包含的信息能从其他特征中推演出来）

从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程：特征选择

特征选择——即“数据预处理”过程

现实机器学习：获得数据之后先特征选择，后训练学习器

特征选择原因：

1、维数灾难：属性过多（与降维类似）

2、降低学习任务的难度

欲从初始特征集合中选取一个包含了所有重要信息的特征子集，若没有任何领域知识作为先验假设，那就只好遍历所有可能的子集；然而这在计算

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weixin_46002351的博客

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(redundant feature):所包含的信息能从其他特征中推演出来.冗余特征在很多时候不起作用，去除它们会减轻学习过程的负担.但有时冗余特征会降低学习任务的难度.”(irrelevant feature)．从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为“．假定样本属性均为离散型.对属性子集A,假定根据其取值将D分成了V个子集。”(relevant feature）、没什么用的属性称为 “”(feature），对当前学习任务有用的属性称为 “给定数据集D，假定D中第i类样本所占的比例为。

机器学习 - 特征选择

呵呵

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1. 子集搜索与评价 2. 过滤式选择 3. 包裹式选择 4. 嵌入式选择与L1正则化

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