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机器学习论文
- R语言机器学习论文（一）：研究背景
- R语言机器学习论文（二）：数据准备
- R语言机器学习论文（三）：特征提取
- R语言机器学习论文（四）：模型构建
- R语言机器学习论文（五）：解释模型
- R语言机器学习论文（六）：总结
介绍
特征选择（Feature Selection）是机器学习中的一个重要步骤，它涉及到从原始特征集中选择最相关、最有信息量的特征子集，以用于模型训练和预测。这个过程的目的是提高模型的性能、减少计算成本、增强模型的可解释性，并可能提高模型的泛化能力。以下是特征选择的几个关键点：
- 定义：特征选择是从原始特征集中选择一个子集的过程，这个子集被认为是对模型预测最有用的。
-
必要性：
- 数据简化：减少特征数量可以简化模型，使其更容易理解和解释。
- 性能提升：去除不相关或冗余的特征可以减少模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。
- 计算效率：减少特征数量可以减少模型训练和预测的时间和计算资源消耗。
-
方法：
- 过滤方法（Filter Methods）：基于统计测试对各个特征进行评分，选择分数高的特征。这种方法独立于任何模型。
- 包装方法（Wrapper Methods）：将特征选择过程视为搜索问题，使用模型的性能作为指标来评估不同特征子集的效果。
- 嵌入方法（Embedded Methods）：在模型训练过程中进行特征选择，如使用Lasso回归时，一些特征的系数会变为零，从而实现特征选择。
-
评估：
- 准确性：评估特征选择后模型的预测准确性是否有所提高。
- 模型复杂度：评估模型的复杂度是否降低，例如通过减少训练时间或模型参数的数量。
- 可解释性：评估模型的可解释性是否增强，即是否更容易理解模型的决策过程。
-
应用场景：
- 在数据预处理阶段，特征选择可以帮助清理数据，去除噪声和异常值。
- 在模型训练阶段，特征选择可以提高模型的训练效率和预测性能。
- 在模型部署阶段，特征选择可以减少模型的部署成本和运行时资源消耗。
LASSO回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是一种线性回归的扩展，通过引入L1正则化项来约束模型的复杂度，从而实现特征选择和减少过拟合。以下是LASSO回归的原理和步骤：
教程
本文旨在通过R语言实现LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）之特征选择，总共包含：
- 下载数据
- 加载R包
- 数据预处理
- 数据切割
- LASSO回归
- 调参λ
- 选择最佳λ（lambda.min）构建预测模型
- 筛选出来的特征
- 采用AUC等指标评估模型
- 混淆矩阵评估模型
- AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现
- 总结
- 系统信息
更多内容请前往
R语言机器学习算法实战系列（十八）特征选择之LASSO算法（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）
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