基于信息熵与迭代SVM的特征选择方法：原理、应用与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1特征选择在机器学习中的重要性

在机器学习领域，特征选择是一个至关重要的环节，它对于提升模型性能、增强计算效率以及增进模型可解释性起着不可忽视的作用，尤其是在处理高维数据时，其重要性更加凸显。

随着信息技术的飞速发展，数据的规模和维度急剧增长。在众多实际应用场景中，如生物信息学、图像识别、金融风险预测等领域，数据集往往包含大量的特征。以生物信息学中的基因表达数据分析为例，一个样本可能包含成千上万的基因特征。然而，并非所有这些特征都对模型的学习和预测有积极贡献。大量无关或冗余的特征不仅会增加数据