变量选择是用来选择最好的判别器子集,如果要考虑模型效率,我们应该做哪些变量

作者&投稿:濯蓝 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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变量选择是用来选择最好的判别器子集,如果要考虑模型效率,应该做的变量有过滤式方法、包裹式方法、嵌入式方法。

1、过滤式方法:这个方法是先利用某个标准(如相关系数或置信度)对所有特征进行评价,然后选取最佳的特征子集作为初始特征,再进一步进行模型训练和优化。这种方法可以在较短的时间内筛选出与目标变量相关性强的特征,可以缩小特征空间,提高训练速度和减少建模复杂度。

2、包裹式方法:这种方法是将分类器作为特征选择的目标函数,对所有可能子集进行评价并进行训练,然后选取使分类器性能最佳的特征子集。这种方法优点在于可以发现最优特征组合,缺点是训练时间长且效率低。

3、嵌入式方法:这种方法是将特征选择融入到模型训练过程中,通过某些方法(如正则化)对权重进行限制,过滤掉无关特征。这种方法可以直接优化目标变量,有效地控制模型复杂度,减少过拟合风险。

特点

一、过滤式方法:

1、计算简单,速度较快。

2、可以在数据前处理阶段对特征进行筛选,降低训练时间和模型复杂度。

3、可以通过特征选择的逐步引导来确定要选择的特征,从而避免了过度拟合和过度复杂化的问题。

二、对于包裹式方法:

1、可以发现最优特征组合,提高准确性和泛化能力。

2、可以通过特征选择的逐步引导来降低计算量,从而避免了过度拟合和过度复杂化的问题。

3、可以降低样本不均衡的影响,适用于样本量不大的情况。

三、对于嵌入式方法:

1、直接考虑了变量之间的交互关系,选择的特征集合更准确。

2、可以适应多种模型,广泛适用于回归、分类和聚类等任务。

3、可以通过交叉验证来避免过拟合和过度复杂化的问题。




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