28、特征优先级排序与选择方法解析

特征优先级排序与选择方法解析

1. 特征选择简介

特征选择是降维的重要步骤，通过去除不太重要的特征，最终将特征限制在一小部分主要特征中。选择最优特征可以提高学习性能、准确性，并降低计算成本。

2. 特征选择的重要性及背景

在数据分析和机器学习中，标准数据可能包含数百个属性，其中许多属性可能与其他变量密切相关。例如，当两个属性完全相关时，只需一个属性就足以描述数据，另一个属性则是多余的，需要去除。依赖变量对于分类没有提供任何有用信息，属于冗余特征。通过保持变量的独立性，可以减少特征数量，从而提高分类器的性能（速度和准确性）。

在许多应用中，保留与类别更相关的变量，而其他被称为噪声的属性如果使用可能会降低分类性能。因此，为分类器设计者和研究人员选择合适的特征是一个突出且关键的策略。

3. 特征选择方法概述

3.1 特征关系类型

从数据中提取的特征模型通常有三种关系类型：
- 相关（relevant）：描述主要目的。
- 附加（redundant）：与相关特征有重叠。
- 无关（unrelated）：不包含与目的相关的重要信息。

3.2 变量去除方法分类

变量去除方法一般分为四类：
1. 过滤方法（Filter methods） ：将算子用作预处理来对属性进行排名，选择排名高的属性用于预测。
2. 包装方法（Wrapper methods） ：选择特征的标准取决于预测器的性能，旨在最大化性能并最小化特征数量。
3. <