递归特征消除法.docxVIP

递归特征消除法 递归特征消除法（RFE）是一种机器学习特征选择算法，用来建立模型且减少计算时间、系数数量及模型复杂度。它是一种相对于过滤法，尤其是基于特征相关系数筛选和基于L1正则等过滤法的改进技术。它使用一个内部算法（比如逻辑回归）来递归提升特征對模型预測精度的重要性。 在这种方法中，使用者首先提供初始的特征，然后可以使用一种像素比较贪婪的策略，以贪婪的步骤迭代地进行次级特征筛选，最后得到一个缩小的特征集合。 首先，给定一个小数据集，我们将对所有特征进行递归迭代，在RFE中，每一步迭代都会构建一个基于当前最佳特征子集的模型，然后在每次迭代时，模型会根据每个特征的重要性，将其一一排序。排名最高的特征将保留，而排名最低的特征将被递归地去除，收集重要特征的过程以及模型改进的迭代过程，构建出的最终的特征集合，将是最优的特征子集。 RFE方法可以大大减少有效特征的数量，提高模型的拟合能力和准确度，也能提供性能最好的参数，以增加模型的稳定性和鲁棒性，同时能够有效降低计算时间和存储空间。 总之，RFE是一种有助于减少计算负担、提高分类器效率、改善模型准确率的有效选择特征方法，可以减少有效特征的数量，在创建精细的模型时很有用。