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10.包装式特征选择方法

包装式特征选择方法（WrapperFeatureSelectionMethods）是一种通过评估特征子集在特定模型上的性能来选择最优特征集的方法。与过滤式特征选择方法不同，包装式方法直接将特征选择过程与模型训练过程结合起来，通过搜索特征子集空间，找到使模型性能最优的特征组合。这种方法的优点是能够找到与特定模型最匹配的特征集，但缺点是计算复杂度较高，需要多次训练和评估模型。

10.1基本原理

包装式特征选择方法的核心思想是将特征选择视为一个搜索问题。具体来说，它通过以下步骤来实现特征选择：

初始化：选择一个初始的特征子集