[Day 12]增L去R特徵選擇 - iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

第 12 屆 iThome 鐵人賽

DAY 13

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AI & Data

主管可能很機車，但數學不會，數學不會就是不會：盡學渣之力說數學原理系列第 13 篇

[Day 12]增L去R特徵選擇

12th鐵人賽

2020-09-26 16:03:15

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上次說到雙向特徵選擇結合了向前與向後特徵選擇
但是他還是會保持著向前向後的一些缺點
例如向前選擇了就不再被丟棄
而向後丟棄了就不再被選擇

這時我們可以考慮增L去R特徵選擇(Plus-L Minus-R Selection, LRS)

增L去R法跟逐步選擇法很像
他也是往前 → 往後 → 往前 → 往後 → ...
這樣的交錯使用

如果以圖示之如下

他的流程如下：

1. 決定 L, R，如果 L > R，從空集合, step2開始；如果 L < R，從全集合, step3開始
1. 做 L 次向前
1. 做 R 次向後
1. 回到 step2, 直到選擇結束

其實特徵選擇法的步驟想法都一樣
只是如何有計畫的往最佳參數前進而已
這次的LRS雖然改善了向前或向後的缺點
但他自己的缺點則是沒有理論保證他的收斂性

[Day 11]雙向特徵選擇

[Day 13]模型表現

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