工业大数据的智慧守护者教你如何温柔地为它进行降维去噪无线通信的秘密也能借助特征选择而轻松解锁
在前文中，我们探讨了构建特征的多种策略。特征构建是一种提升数据维度的手段，旨在通过增强特征解释力来改善模型性能。随着大数据技术的普及，我们获得了海量信息，但同时也面临着更为复杂的噪音和异常值问题。降维去噪已成为企业关注的焦点。本文将深入探讨一种关键降维方法——特征选择。
特征选择：简介与作用
特征选择，又称为属性或子集选择，是从原始N个特征中筛选出最佳M个，使得系统性能达到最优化。其主要目标包括：
减少过拟合：通过降低模型复杂度，减少不必要的参数，从而提高泛化能力。
增强理解：揭示哪些重要特征对结果有显著影响，为决策提供依据。
特征选择流程
寻找一个能够有效识别目标类别的小型子集是我们的目标。这一过程通常可用以下图形表示：
为了高效地进行这一过程，我们需要避免逐个尝试所有可能组合，而应采用一些策略。在考虑时，我们会从两个方面入手：
发散性测试：如果一个变量几乎没有区分样本差异，它对于区分样本就无益。
相关性评估：与目标相关性的高变量应当被优先考虑。
根据实施方式，提取方法可以分为三大类：
Filter、Wrapper、Embedded
Filter（过滤法）
通过衡量每个变量的离散程度或与目标因素之间关系来排名，然后设定阈值以决定保留哪些变量。
常见评价指标包括方差、相关系数、卡方检验以及互信息等。
Wrapper（包装法）
基于预测效果评估，每次添加或移除几个变量，以递归消除法进行训练并评估新旧集合，以确定是否保留新增/移除项，最终使用新的集合再次训练模型。
Embedded（嵌入法）
利用某些机器学习算法和模型进行训练，并根据得到系数大小排序后挑选出重要变量，如L1正则项（Lasso）或者基于树模型中的重要性计算方法如决策树中的Gini指数等方式实现筛选功能。
总结一下，本篇文章介绍了如何通过工业大数据应用降维去噪并进行有效的特征选择操作。在未来的文章中，我将继续分享关于如何进一步挖掘数据价值的一系列实践技巧，请持续关注我们的更新内容。
