特徵選擇

習題預習

1. 什麼是特徵選擇，它的目標是什麼？
2. 哪些是常見的特徵選擇方法，它們的差異是什麼？
3. 特徵選擇如何可以提高機器學習模型的性能和效率？
4. 在特徵選擇的過程中，如何判斷一個特徵是否有用？
5. 在使用某個特徵選擇方法時，如何選擇最佳的超參數或模型參數？

說明知識

Feature Selection（特徵選擇）是在機器學習中的一個重要步驟，可用來挑選對模型訓練最有幫助的特徵（features），以提高模型的準確度、降低過度擬合（overfitting）的風險，同時也能夠減少模型的訓練時間和複雜度。

例如，假設我們有一個房價預測的問題，資料包含了很多不同的特徵，像是房子的面積、房間的數量、地理位置等。但在這些特徵當中，有些可能並不是對於預測房價有很大的影響力，甚至可能是噪音（noise）或冗餘（redundant）的特徵。因此，透過Feature Selection的方法，我們可以挑選出對於預測房價有較大貢獻的特徵，例如只選擇房子的面積或房間數量等等，並且忽略其他不必要的特徵，來訓練一個更簡潔、更好的模型。

在實務上，Feature Selection的方法有很多種，例如「Filter methods」、「Wrapper methods」、「Embedded methods」等等，透過這些方法可以根據資料的特性，選擇最適合的方法進行特徵選擇，以提高模型的準確度和效能。

條列重點

1. 特徵選擇是機器學習中的重要步驟，目的是從原始特徵集合中選擇最具有代表性和預測能力的特徵，以提高模型的準確率和泛化能力。

2. 特徵選擇的主要目標是降低維度，避免過擬合和提高訓練速度。

3. 特徵選擇可分為三大類方法：過濾法、包裝法和嵌入法。

4. 過濾法是基於特徵本身的統計量或信息量進行排序，再選擇排名靠前的特徵作為最終選擇結果。

5. 包裝法則是利用某種預測模型對特徵集進行反覆訓練和評估，從而選擇對模型精度影響最大的特徵。

6. 嵌入法則是將特徵選擇嵌入到模型建構的過程中，利用優化算法進行模型和特徵的同時訓練和優化。

7. 特徵選擇需要根據實際應用情況和問題特點進行選擇，並結合其他特徵工程方法進行應用。

知識測驗

1. 使用什麼方法可以選擇最佳的特徵子集？
   答案：Wrapper方法。

2. 特徵選擇過程中最常見的問題是什麼？
   答案：過度擬合。

3. 基於濾波器的特徵選擇方法通常基於什麼假設？
   答案：假設特徵之間是獨立的。

4. 給定一個大量具有高度相關特徵的數據集，應該使用哪種特徵選擇方法以防止過度擬合？
   答案：Wrapper方法。

5. 特徵選擇方法可以提高模型的準確性，同時還可以減少什麼？
   答案：減少計算成本。