遗传进化算法进行高效特征选择

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在构建机器学习模型时，特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。 特征选择的目标是找到一个二元掩码向量，对应每个特征的保留(1)或剔除(0)。例如，对于10个特征，这个掩码向量可能是[1,0,1,1,0,0,1,0,1,0]。我们需要通过某种优化方法，寻找一个使目标函数(如模型的贝叶斯信息准则BIC)最小化的最优掩码。 当特征数量较小时，我们可以使用暴力搜索等枚举方法。但随着特征数量的增加，搜索空间将呈指数级增长，枚举搜索将变得无法承受。这时我们需要借助启发式优化算法，例如遗传算法、模拟退火等，在有限时间内找到一个近似最优解。 本文以Kaggle房价数据集(213个特征)为例，比较了经典的序贯特征选择算法(SFS ………………………………