特征选择稳站中科院2区！这新思路审稿人看了想不通过都难......

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作为机器学习中的一个重要步骤， 特征选择 可以从原始特征集中挑选出最相关、最有用的特征，以构建更加准确、高效和可解释的模型。 这种优势让它在 提高模型性能，减少过拟合并降低计算成本 方面遥遥领先，也因此被图像处理、金融风险评估、医疗诊断等领域广泛应用，相关研究数目繁多，且基本都是围绕特征选择的 4大类主流方法：过滤法、包装法、嵌入法、混合法 展开，可谓是成果颇丰。比如SCIS上的进化多目标方法DDFS，以及Nature子刊上结合bGGO算法的深度学习方法。 本文介绍这4大类主流特征选择方法，每一类都举例了代表性方案，方便同学们理解并pick合适的方法，高效涨点。如果大家有需要发论文，也可以直接看我总结好的 10种 特征选择创新方案 ，基本都是最新的，也有代码。 扫码添加小享， 回复“ 特征选择 ” 免费获取 全部方 ………………………………