包装法简介
特征选择是减少机器学习模型使用的自变量（或特征）数量以提高其性能和理解的过程。特征选择可以带来多种好处，包括：降低计算复杂性、降低噪声和多重共线性、提高模型准确性和可解释性。
包装方法是一系列特征选择技术，依赖于搜索算法，该搜索算法探索可能的特征组合空间，并根据训练模型的质量评估每个特征子集。换句话说，包装方法使用模型作为黑匣子来确定哪些特征与问题相关。
与其他特征选择技术（例如过滤器方法和嵌入方法）相比，包装器方法有一些优点和缺点。在这些优点中，我们可以提到：适应所使用的特定模型的能力、捕获特征之间交互的能力、找到特征的最佳子集的能力。缺点包括：计算成本高、过度拟合的风险、对模型和数据的依赖。
基于wrapper方法的主要特征选择技术有：前向顺序选择、后向顺序选择、前向和后向顺序浮动选择以及递归特征删除。在本文中，我们将详细描述这些技术并讨论它们的结果。
向前和向后顺序选择
前向顺序选择和后向顺序选择是两种基于包装器的特征选择技术，它们使用贪婪搜索策略来查找特征的最佳子集。这些技术的不同之处在于它们构建特征子集的方式不同：顺序前向选择从空子集开始，并逐步添加最能改进模型的特征，而顺序后向选择从完整的子集开始，逐步删除构成模型的特征少一点更糟。
移动顺序选择是前两种技术的变体，结合了它们的搜索策略。该技术从一个空子集开始，添加最能增强模型的特征，如前向顺序选择，但在每个步骤中，它都会检查删除任何已选择的特征是否会导致模型的进一步增强，如后向顺序选择选择。
三种技术的停止和评估标准取决于具体问题和所使用的模型。一些可能的停止标准是：实现最大或最小数量的特征、达到模型质量阈值、在一定数量的步骤后没有实现任何模型改进。一些可能的评估标准是：模型的准确度、精确度、召回率、F1 分数、AUC。
递归特征消除
递归特征消除是一种基于包装器的特征选择技术，它使用搜索算法迭代删除与模型不太相关的特征，直到达到特征的最佳子集。该技术基于特征重要性标准，该标准可以从模型本身或外部评估函数导出。
递归特征删除算法的步骤如下：
1. 根据所有可用特征训练模型并计算每个特征的重要性。
2. 删除最不重要的特征，并根据剩余特征重新训练模型。
3. 重复步骤 2，直到达到所需的特征数量或直到删除特征会显着降低模型的质量。
4. 返回所选功能的最终子集。
与其他基于包装方法的特征选择技术相比，递归特征删除有一些优点和缺点。在这些优点中，我们可以提到：能够大幅减少特征数量、适应所使用的特定模型的能力、处理具有大量特征和少量观察的问题的能力。在缺点中，我们可以提到：高计算成本、过度拟合的风险、对特征重要性标准的依赖。
递归删除特征的停止和评估标准取决于具体问题和所使用的模型。一些可能的停止标准是：实现最大或最小数量的特征、达到模型质量阈值、在一定数量的步骤后没有实现任何模型改进。一些可能的评估标准是：模型的准确度、精确度、召回率、F1 分数、AUC。
结论
在本文中，我们介绍了用于特征选择的包装器方法，这是一系列依赖于搜索算法的技术，该搜索算法根据训练的模型的质量来评估特征子集。我们描述了基于包装器方法的主要技术，例如前向和后向顺序选择、顺序浮动前向和后向选择以及递归特征删除。我们讨论了他们的优缺点、逮捕和评估标准以及结果。
包装方法是用于特征选择的强大而灵活的技术，它可以适应所使用的特定模型并捕获特征之间的交互。然而，它们也存在一些挑战和局限性，例如计算成本高、过度拟合的风险、模型和数据依赖性。此外，包装方法没有解释为什么选择某些特征而没有选择其他特征，这可能会降低模型的可解释性。
未来，有一些机会改进和扩展用于特征选择的包装方法。一些可能的方向是：使用更高效、更智能的搜索算法，例如遗传算法或元启发式算法；使用更稳健、信息更丰富的评估标准，例如交叉验证或方差分析；集成解释机制，使特征选择过程更加透明；将包装方法应用于复杂的多维问题，例如多模态学习或深度学习。
本文转自：小Z的科研日常，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
