機器學習——特徵工程之子集搜尋與評價
一、前言
1、特徵：描述目標物件的屬性
2、特徵型別
a) 相關特徵：對於當前學習任務有用的屬性，即與目標物件非常相關的特徵
b) 無關特徵：對於當前學習任務無用的屬性，即與目標物件無關的特徵
c) 冗餘特徵：其包含的資訊可通過其它特徵推演
3、特徵選擇：從給定的特徵集合中選擇出相關特徵子集的過程
4、特徵選擇的理由
a) 緩解維數災難問題，該動機類似於特徵降維
b) 去除不相關特徵往往會降低學習任務的難度
二、子集搜尋與評價
1、背景：從初始特徵集合中選取一個包含了所有重要資訊的特徵子集，若沒有任何領域知識作為先驗假設，那就只好遍歷所有可能子集，可能遭遇組合爆炸
2、解決方式：產生“候選子集”並對其進行評價，基於評價結果產生下一個候選子集，重複以上操作直到無法找到更好的候選子集
3、子集搜尋（貪心搜尋減少計算，尋找區域性最優而非全域性）
a) 前向搜尋：將每個特徵看作一個候選子集，逐漸增加相關特徵的策略
b) 後向搜尋：從完整的特徵集合開始，逐漸減少無關特徵的策略
c) 雙向搜尋：結合前向和後向，每輪增加選定相關特徵，同時減少無關特徵
4、 子集評價：常用資訊增益評價子集，類似決策樹（可用來做特徵選擇）
5、 特徵選擇 = 子集搜尋機制 + 子集評價機制
6、 常見特徵選擇方法大致分類：過濾式（filter）、包裹式（wrapper）和嵌入式（embedding）
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