GA自变量降维

资 源 简 介

GA自变量降维

详 情 说 明

GA（遗传算法）在自变量降维中的应用是处理高维数据的有效手段，尤其适合大数据挖掘场景。传统降维方法往往只考虑自变量间的相关性，而GA算法通过模拟生物进化机制，能够同时优化自变量与因变量的关联性。

核心思路是通过选择、交叉和变异等操作迭代筛选特征子集。每一代种群中的个体代表一组候选变量组合，其适应度由模型交叉验证效果（如交叉有效性值）决定。优势在于能跳出局部最优解，找到解释力强且维度低的特征组合。

在偏最小二乘回归中，GA可优化潜变量选择过程，提升模型对多重共线性数据的处理能力。相比PCA等无监督降维，这种有监督的降维方式能保留更多与因变量相关的信息，特别适用于回归分析与聚类任务中维度灾难的解决。