15、特征子集选择方法与集成逻辑回归在特征选择中的应用

特征子集选择方法与集成逻辑回归在特征选择中的应用

在数据处理和分析领域，特征选择是一个至关重要的环节，它能够帮助我们从大量的特征中筛选出最具代表性和判别力的特征，从而提高模型的性能和可解释性。本文将介绍基于包装器和集成的特征子集选择方法，以及一种新颖的集成逻辑回归特征选择算法。

基于包装器和集成的特征子集选择方法

在代谢组学数据分类中，由于数据的复杂性和高维度，直接进行分类往往效果不佳。因此，需要采用有效的特征选择方法来提取有价值的特征。

搜索启发式方法的影响

在特征选择过程中，搜索启发式方法起着关键作用。研究发现，PBIL 在前十的结果中出现了四次，所有使用这些启发式方法选择的特征集都位于排列的上半部分。同时，包装器和分类器的组合结果显示，基线和随访数据集之间存在显著的相关性（Spearman’s ρ = 0.73, p = 3.7e -7）。在应用配置中，搜索启发式方法的选择对结果的影响比用于评估特征集的分类器更大。例如，MOGA 作为一种搜索策略，在特征子集选择方面表现出色，它能处理分类准确性和所选特征集大小之间的权衡，避免陷入局部最优，从而引导搜索轨迹朝着更具泛化性的解决方案发展。

集成方法：共识特征集

通过从许多高预测性子集中提取代谢物，我们构建了共识特征集。从基线和随访数据中获得的共识集各包含 18 个特征，其中 7 个特征是两者共有的。为了评估共识特征集的预测潜力，我们将其作为所有应用分类算法的输入，并与包含所有代谢物的数据集进行比较。结果表明，共识特征集在判别能力上明显优于相应的完整数据集，并且在应用于非其来源的数据时也能取得更好的结果。与单个程序选择的最佳子集相比，共识特征集虽然在判别能力上略逊