特征选择常用算法综述

1 综述

(1) 什么是特征选择

特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。

 

(2) 为什么要做特征选择

       在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果：

Ø  特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。

Ø  特征个数越多，容易引起“维度灾难”，模型也会越复杂，其推广能力会下降。

 

特征选择能剔除不相关(irrelevant)或亢余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。另一方面，选取出真正相关的特征简化了模型，使研究人员易于理解数据产生的过程。