7、混合海洋捕食者算法与模拟退火算法在特征选择中的应用

混合海洋捕食者算法与模拟退火算法在特征选择中的应用

1. 引言

在数据科学领域，特征选择（FS）是处理高维数据问题的关键预处理技术。大量数据和高维度会损害分类准确性和增加计算成本，无关、冗余或缺失值会降低预测模型的准确性。例如，大多数微阵列数据集具有超过60,000个特征或属性，但样本数量较少，这种高维度阻碍了对危及生命疾病的诊断、预后和治疗。因此，从微阵列数据集中提取重要特征以获得最佳结果，一直是许多数据科学研究人员面临的瓶颈。

特征选择的一般过程如下：
1. 子集生成 ：使用有效的搜索过程从微阵列数据集中生成子集。
2. 子集评估 ：评估子集列表，并将最优子集与前一个子集进行比较。
3. 停止条件 ：重复上述过程，直到达到最大迭代次数。
4. 特征子集验证 ：
- 如果满足要求，进行n次测试。
- 选择最佳特征集。
- 否则，重复步骤2和3。
5. 结束过程 。

特征选择技术通常分为三类：过滤式、包装式和嵌入式。过滤式方法使用统计指标，如信息增益（IG）、皮尔逊相关系数（PC）和Relief算法来评估所选特征；包装式方法使用标准学习算法，如粒子群优化（PSO）、遗传算法（GA）和鲸鱼优化算法（WOA），通常能产生更好的结果，但计算需求更高；嵌入式方法结合了过滤式和包装式方法，以降低模型构建阶段的计算复杂度，如LASSO和岭回归，且不易过拟合。

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