融合Filter与Wrapper：特征选择算法的创新探索与实践应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，海量的数据蕴含着丰富的信息，但同时也带来了诸多挑战。在机器学习与数据挖掘等领域，如何从这些高维数据中提取出对模型有价值的信息，成为了亟待解决的关键问题。特征选择作为其中的核心环节，起着至关重要的作用。

随着数据维度的不断增加，若将所有特征都用于模型训练，会导致“维度灾难”问题。这不仅会显著增加计算成本，使模型训练时间大幅延长，还容易引发过拟合现象，导致模型在训练集上表现良好，但在测试集或实际应用中的泛化能力严重下降，无法准确地对新数据进行预测和