特征选择一般有三种方式,过滤式、包裹式和嵌入式,过滤式常见的是深度学习中利用卷积核进行特征提取,整个训练过程是先进行特征提取,然后才开始学习,包裹式是将最终学习器的性能作为特征子集的评价准则,不断通过更新候选子集,然后利用交叉验证更新特征,计算量比较大,嵌入式是将特征选择和训练过程融为一体,在训练过程中自动进行了特征选择,例如L1正则,产生稀疏特征

特征选择一般有三种方式,过滤式、包裹式和嵌入式,过滤式常见的是深度学习中利用卷积核进行特征提取,整个训练过程是先进行特征提取,然后才开始学习,包裹式是将最终学习器的性能作为特征子集的评价准则,不断通过更新候选子集,然后利用交叉验证更新特征,计算量比较大,嵌入式是将特征选择和训练过程融为一体,在训练过程中自动进行了特征选择,例如L1正则,产生稀疏特征