人工智能AI面试题-3.11优化特征选择流程

3.11 🛠️ 优化特征选择流程 📊 特征选择，作为数据预处理中的关键步骤，具有重要意义。其主要目的包括两个方面：⒈ 降低特征数量以降低维度，增强模型的泛化能力，减少过拟合风险；⒉ 增进对特征及特征之间关系的理解。 📌 常见的特征选择策略包括： 1. 📉 剔除低方差特征：去除方差较小的特征，以减少噪声和冗余信息。 2. 📋 正则化：L1正则化可生成稀疏模型，而L2正则化更稳定，通常导致系数不为零的特征更有用。 3. 🌲 随机森林：对于分类问题，通常使用基尼不纯度或信息增益；对于回归问题，通常使用方差或最小二乘拟合。这一方法通常无需复杂的特征工程或调参，但存在两个主要问题：1）重要特征可能得分较低（关联特征问题）；2）对于特征类别较多的情况更有利（偏向问题）。 4. 🔄 稳定性选择：这是一种较新的方法，结合了二次抽样和选择算法。选择算法可以是回归、SVM或其他类似方法。其主要思想是在不同数据子集和特征子集上运行特征选择算法，并进行多次重复。最终，将特征选择的结果进行汇总，例如可以统计某个特征被认为是重要特征的频率（被选为重要特征的次数除以它所在的子集被测试的次数）。理想情况下，重要特征的得分接近100%，次要特征的得分为非零值，而无用特征的得分接近于零。 🔄 这些方法可以根据具体问题的特点来选择，以达到最佳的特征选择效果。记住，在数据科学的世界里，选择合适的工具和策略是提高模型性能的关键！ 🚀🤖👾