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ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2025，61（7）81

稳定性特征选择研究综述

12，3+1，31，3111

刘梓萱，杜建强，罗计根，黄强，贺佳，李益雯，秦紫瑜

1.江西中医药大学计算机学院，南昌330004

2.南昌大学，南昌330031

3.江西中医药大学中医人工智能重点研究室，南昌330004

+通信作者E-mail：jianqiang_du@163.com

摘要：特征选择在高维数据预处理中扮演着重要角色，通过从原始特征集中挑选出最有利于模型性能提升的特

征，可以有效地降低数据维数，提高模型的准确性和降低过拟合风险。稳定性是特征选择领域中一个不容忽视的关

键研究内容，它指的是特征选择方法对训练样本的微小扰动具有一定的鲁棒性。深入剖析了特征选择过程中产生

不稳定性的多重成因；系统归纳并对比了多种提升稳定性的方法，详细阐述了各类方法的目标和评估标准及其独特

优势和潜在缺陷；详尽介绍了评估特征选择稳定性的指标的性质，并对稳定性指标进行解析和细致分类；探讨了稳

定性特征选择领域存在的问题及对未来的展望，以期为后续的研究和实践提供有价值的参考。

关键词：特征选择；稳定性度量；集成特征选择；不稳定性

文献标志码：A中图分类号：TP18doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2406-0410

ReviewofStabilityFeatureSelection

12,3+1,31,3111

LIUZixuan,DUJianqiang,LUOJigen,HUANGQiang,HEJia,LIYiwen,QINZiyu

1.CollegeofComputerScience,JiangxiUniversityofTraditionalChineseMedicine,Nanchang330004,China

2.NanchangUniversity,Nanchang330031

3.KeyLaboratoryofArtificialIntelligenceinChineseMedicine,JiangxiUniversityofChineseMedicine,Nanchang

330004,China

Abstract：Featureselectionplaysacrucialroleinpreprocessinghigh-dimensionaldata.Byselectingthemostrelevant

featuresfromtheoriginalset,iteffectivelyreducesdatadimensionality,improvesmodelaccuracy,andmitigatesoverfittingrisk.

Stabilityisakeyfocusinfeatureselectionresearch,referringtotherobustnessofmethodstosmallperturbationsintrain-

ingsamples.Initially,thispaperconductsanextensiveanalysisonvariousfactorscontributingtoinstabilityduringfeature

selectionprocesses.Subsequently,itsystematicallysummarizesandcomparesdiversemethodsaimedatenhancingstability

whileprovidingdetaileddescriptionsoftheirobjectives,evaluationcriteriaaswe