特征选择 | 递归特征消除算法筛选最优特征
写在前面
在实际应用中，特征选择作为机器学习和数据挖掘领域的重要环节，对于提高模型性能和减少计算开销具有关键影响。特征选择是从原始特征集中选择最相关和最具区分力的特征子集，以提高模型的泛化能力和可解释性。特征选择在机器学习和数据挖掘任务中扮演着重要的角色，能够提高模型性能、减少计算开销，并增强模型的可解释性。通过合理选择合适的特征选择方法，可以进一步优化实际应用中的模型训练和预测效果。
常规方法
特征选择方法可以分为三大类：过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。过滤式方法独立于任何具体的学习算法，通过对特征进行评估和排序来选择特征子集。包裹式方法直接使用学习算法来评估特征子集的性能。嵌入式方法将特征选择融入到学习算法中，通过优化算法的目标函数来同时选择特征和训练模型。
算法原理
递归特征消除（Recursive Feature Elimination, RFE）是一种特征选择算法，用于减少特征维度并选择最佳特征子集。它是一种基于机器学习模型的迭代算法，可以用于选择对目标变量具有最大预测能力的特征。
RFE的基本思想是通过反复构建模型并剔除对模型预测影响较小的特征，以此来减少特征集的大小。算法的步骤如下：
初始化：选择一个机器学习模型作为基础模型，并设置希望保留的特征数量（或比例）。
训练模型：使用所有特征训练基础模型，并计算特征的重要性或系数。
特征排名：根据特征的重要性或系数，对特征进行排序。
特征剔除：剔除排名靠后的若干特征，剩下的特征组成新的特征子集。
判断停止条件：如果剩余特征数量已经达到设定的目标数量，停止算法；否则，返回步骤2。
返回最佳特征子集：算法结束后，返回保留的特征子集作为最终的特征选择结果。
RFE算法的关键在于不断迭代，每次迭代都通过训练模型和特征排名来评估特征的重要性，并选择性地剔除一部分特征。这样可以逐步减少特征集的大小，并筛选出对目标变量预测有贡献的特征。
常用的RFE算法有基于线性模型的RFE和基于树模型的RFE等。在应用RFE算法时，需要选择合适的机器学习模型和评估指标，并根据实际情况设置合理的特征数量目标。
需要注意的是，RFE算法可能会受到特征间相关性的影响，因此在使用之前，建议先进行特征工程和数据预处理，以确保特征之间的相关性较低，从而获得更准确的特征选择结果。
结果分析
「特征选择结果分析」：在递归特征消除算法中，通过不断剔除特征，最终选择出了一个最优的特征子集。对于特征选择结果的分析可以从以下几个方面进行：
特征重要性排序：根据特征的重要性得分进行排序，可以观察到哪些特征被认为是最重要的。通常情况下，得分较高的特征更加相关，对模型的预测性能有较大的贡献。
特征剔除情况：观察在不同迭代步骤中特征的剔除情况。某些特征可能在早期的迭代中就被剔除了，而有些特征可能一直保留到最后。这可以帮助我们判断哪些特征可能是冗余或者噪声的。
特征数目变化：记录每一步剔除特征后剩余的特征数目的变化情况。可以观察到随着特征的剔除，特征数目逐渐减少，达到预设的目标特征数目。
「最优特征对模型性能的影响」：递归特征消除算法的目标是选择出最佳的特征子集，以提高模型的性能。可以通过比较使用全量特征和最优特征子集在同一模型上的性能来评估选择结果的影响。
参考资料
[1] Artificial intelligence in detecting left atrial appendage thrombus by transthoracic echocardiography and clinical features: the Left Atrial Thrombus on Transoesophageal Echocardiography (LATTEE) registry
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
[3] Reference: XGBoost-SHAP-based interpretable diagnostic framework for alzheimer’s disease