14、机器学习中的特征选择算法详解

机器学习中的特征选择算法详解

在机器学习领域，特征选择是一个至关重要的步骤，它能够剔除数据集中那些嘈杂、无关和冗余的特征，从而提高模型的性能和分类准确性。本文将详细介绍特征选择的相关概念、方法、评估指标以及常见的特征选择算法。

1. 特征选择概述

特征选择是指从给定的数据集中，去除那些对数据样本分类无用的属性或特征的过程。这一过程通常基于特征的得分、排名或权重来进行，以确定其与分类目标的相关性。与特征选择密切相关的是特征提取，它是另一种降维技术，通过主成分分析等方法将基本特征组合或转换为更高维度的复杂特征。

特征选择和特征提取的目的都是为了得到一组最相关的特征，这些特征能够捕捉数据的本质属性，并正确地对数据集进行分类。分类可以采用有监督和无监督两种方式。有监督学习使用带有输出类别标签的数据集，通过计算输入特征值模式与输出类别标签之间的关系来构建模型；无监督学习则使用没有输出类别标签的数据集。

2. 特征选择的基本算法

一个基本的特征选择算法通常包含以下步骤：
1. 从输入特征集合 (X) 中，选择一个尽可能小的子集。
2. 通过确定该子集中输入与输出之间的关系，评估这个子集的性能。
3. 在输入的测试集和验证集上进行交叉验证，以建立这种关系。
4. 选择一个比前一个子集基数大 1 的子集，并重复步骤 2 到 4，直到找到性能最佳的子集。

3. 特征选择方法分类

根据评估指标的不同，特征选择方法可以分为以下三类：
- 过滤方法（Filter methods） ：基于信息论的概念，利用输入数据中数据值的固有属性