【摘 要】
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特征选择是机器学习中的关键环节,可有效提高模型训练效率与预测精度,增强模型的可解释性。经典的特征选择方法最小冗余最大相关（Minimal Redundancy Maximal Relevance,mRMR）既考虑了特征与目标变量之间的关联,同时也考虑了特征与特征之间的冗余,具较强鲁棒性,应用广泛。但其存在相关性测度与冗余性测度不可比、排序后特征逐个引入不能自动终止、直接去冗余特征可能导致预测精度下
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特征选择是机器学习中的关键环节,可有效提高模型训练效率与预测精度,增强模型的可解释性。经典的特征选择方法最小冗余最大相关（Minimal Redundancy Maximal Relevance,mRMR）既考虑了特征与目标变量之间的关联,同时也考虑了特征与特征之间的冗余,具较强鲁棒性,应用广泛。但其存在相关性测度与冗余性测度不可比、排序后特征逐个引入不能自动终止、直接去冗余特征可能导致预测精度下降等弊端。本文引入可普适性捕获线性关联与非线性关联的最大信息系数（Maximum Information Coefficient,MIC）测度,并以之替换mRMR算法中的相关测度与冗余测度,解决了mRMR相关性测度与冗余性测度不可比的缺陷。进而结合冗余分摊策略（而非去冗余策略）发展了一种新的特征选择方法MIC-share。新算法无需借助预测模型,可依MIC-share得分最高原则自动终止特征选择,有效提高特征选择效率。以2个回归数据（Friedman和Housing）和2个分类数据（Breast和Sonar）为例,以支持向量机预测模型进行仿真实验,验证了其有效性。MIC估计算法Approx Max MI基于经验性给定的最大网格约束标准（B（n））,存在统计势偏低,估计值欠准确等缺陷。本文基于卡方独立性测验,进一步提出了一种新的MIC估计算法OIC（Optimal Information Coefficient）。OIC对网格划分（离散化）过程中均分方向与寻优方向的分段数均进行约束,自动终止无显著作用的网格划分。经模拟数据验证,由OIC算法估计的MIC值更符合其理论取值范围[0,1],并且具有更高的统计势与计算效率。三个真实应用案例同样验证了其有效性。
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