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liting李

2020-02-26 閱讀量: 849

如何理解特征選擇？

特征選擇( Feature Selection )也稱特征子集選擇( Feature Subset Selection , FSS )，或?qū)傩赃x擇( Attribute Selection )。是指從已有的M個(gè)特征(Feature)中選擇N個(gè)特征使得系統(tǒng)的特定指標(biāo)最優(yōu)化，是從原始特征中選擇出一些最有效特征以降低數(shù)據(jù)集維度的過(guò)程,是提高學(xué)習(xí)算法性能的一個(gè)重要手段,也是模式識(shí)別中關(guān)鍵的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。對(duì)于一個(gè)學(xué)習(xí)算法來(lái)說(shuō),好的學(xué)習(xí)樣本是訓(xùn)練模型的關(guān)鍵。

此外，需要區(qū)分特征選擇與特征提取。特征提取 ( Feature extraction )是指利用已有的特征計(jì)算出一個(gè)抽象程度更高的特征集，也指計(jì)算得到某個(gè)特征的算法。

特征選擇過(guò)程一般包括產(chǎn)生過(guò)程，評(píng)價(jià)函數(shù)，停止準(zhǔn)則，驗(yàn)證過(guò)程，這4個(gè)部分。