特征选择

习题预习

1. 什么是特征选择，它的目标是什么？
2. 哪些是常见的特征选择方法，它们的差异是什么？
3. 特征选择如何可以提高机器学习模型的性能和效率？
4. 在特征选择的过程中，如何判断一个特征是否有用？
5. 在使用某个特征选择方法时，如何选择最佳的超参数或模型参数？

说明知识

Feature Selection（特征选择）是在机器学习中的一个重要步骤，可用来挑选对模型训练最有帮助的特征（features），以提高模型的准确度、降低过度拟合（overfitting）的风险，同时也能够减少模型的训练时间和复杂度。

例如，假设我们有一个房价预测的问题，资料包含了很多不同的特征，像是房子的面积、房间的数量、地理位置等。但在这些特征当中，有些可能并不是对于预测房价有很大的影响力，甚至可能是噪音（noise）或冗余（redundant）的特征。因此，透过Feature Selection的方法，我们可以挑选出对于预测房价有较大贡献的特征，例如只选择房子的面积或房间数量等等，并且忽略其他不必要的特征，来训练一个更简洁、更好的模型。

在实务上，Feature Selection的方法有很多种，例如“Filter methods”、“Wrapper methods”、“Embedded methods”等等，透过这些方法可以根据资料的特性，选择最适合的方法进行特征选择，以提高模型的准确度和效能。

条列重点

1. 特征选择是机器学习中的重要步骤，目的是从原始特征集合中选择最具有代表性和预测能力的特征，以提高模型的准确率和泛化能力。

2. 特征选择的主要目标是降低维度，避免过拟合和提高训练速度。

3. 特征选择可分为三大类方法：过滤法、包装法和嵌入法。

4. 过滤法是基于特征本身的统计量或信息量进行排序，再选择排名靠前的特征作为最终选择结果。

5. 包装法则是利用某种预测模型对特征集进行反覆训练和评估，从而选择对模型精度影响最大的特征。

6. 嵌入法则是将特征选择嵌入到模型建构的过程中，利用优化算法进行模型和特征的同时训练和优化。

7. 特征选择需要根据实际应用情况和问题特点进行选择，并结合其他特征工程方法进行应用。

知识测验

1. 使用什么方法可以选择最佳的特征子集？
   答案：Wrapper方法。

2. 特征选择过程中最常见的问题是什么？
   答案：过度拟合。

3. 基于滤波器的特征选择方法通常基于什么假设？
   答案：假设特征之间是独立的。

4. 给定一个大量具有高度相关特征的数据集，应该使用哪种特征选择方法以防止过度拟合？
   答案：Wrapper方法。

5. 特征选择方法可以提高模型的准确性，同时还可以减少什么？
   答案：减少计算成本。