协方差矩阵适应进化算法实现高效特征选择

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在建立模型时，特征选择是一个重要环节，它指通过保留一部分特征子集来拟合模型，而舍弃其余特征。进行特征选择有多重原因: 保持模型的可解释性(过多特征会增加解释难度) 避免维数灾难 优化与模型相关的目标函数(如R平方、AIC等) 防止过拟合等 如果特征数量N较小，可使用穷举搜索尝试所有可能的特征组合，保留使成本/目标函数最小的那个。但当N较大时，穷举搜索就行不通了，因为需尝试的组合数为2^N，这是指数级增长，N超过几十个就变得极其耗时。 此时需采用启发式算法，以有效方式探索搜索空间，寻找能使目标函数最小化的特征组合。具体来说，需寻找一个长度为N的0/1向量[1,0,0,1,0,1,1,0,...]，其中1表示选择该特征，0表示舍弃。目标是找到一个能最小化目标函数的这样一个向量。搜索空间的维度等于特征数量N，每一维只有0/1两种取值 ………………………………