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第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 12
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有時候全特徵集不大
所預期的特徵子集也不大不小
這時可以嘗試向前與向後各做一次

可是當我們這麼做時
很常會發生向前所挑選的子集
與向後所挑選的子集不同

這時我們可以使用雙向選擇法(Bidirection Search)


雙向選擇其實也是綜合了向前與向後
他就像一個兩頭燒(雙頭X)的蠟燭
如下圖所示
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20200925/20130625ryH5ntabyL.png

與分別做向前與向後的不同點是
他保證了向前與向後的結果會收斂到同一個值

他的想法是:

    1. A 從空集合開始, B 從全集合開始
    1. 從 B 中挑一個改善模型表現最好的特徵 x, 然後 A.append(x), B.remove(x)
    1. 從 B 中挑一個影響模型表現最少的特徵 x, 然後 B.remove(x)
    1. 回到 2., 直到 A = B

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