基本信息

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文档摘要

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探索划分差异熵特征选择的优化路径与创新应用

一、引言

1.1研究背景

在当今数字化时代，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有效信息成为众多领域面临的关键挑战。机器学习作为一门多领域交叉学科，致力于让计算机通过数据学习模式并进行预测或决策，在众多领域取得了广泛应用。然而，原始数据集中往往包含大量特征，其中部分特征可能与学习任务无关或冗余，不仅增加计算成本，还可能降低模型性能。特征选择作为机器学习的关键预处理步骤，旨在从原始特征集中挑选出最具代表性和区分性的特征子集，去除无关和冗余特征，从而有效提升模型性能。

特征选择方法种类繁多，如过滤式、包裹式和嵌入式等。过滤式方法基于特定评价指标独