基因选择算法 SVM-RFE（论文，文献，代码）

资 源 简 介

基因选择算法 SVM-RFE（论文，文献，代码）

详 情 说 明

支持向量机递归特征消除（SVM-RFE）是一种广泛应用于高维数据特征选择的经典算法，尤其在基因表达数据分析中表现突出。其核心思想是通过支持向量机（SVM）模型对特征重要性进行排序，并采用递归策略逐步剔除冗余特征，最终获得最优特征子集。

SVM-RFE的特点在于其结合了SVM模型的边界最大化优势与递归消除的贪婪策略。算法首先训练SVM模型并计算各特征的权重系数，权重绝对值越小的特征被认为贡献度越低，每次迭代会淘汰排名末位的特征。这种迭代过程持续进行，直到达到预设特征数量或模型性能最优。

该算法在生物信息学领域尤为重要——面对基因芯片数据中成千上万的基因维度，SVM-RFE能有效识别关键致病基因或生物标记物。实际应用中需要注意核函数选择、特征消除步长等超参数调优，以及结合交叉验证来避免过拟合。

扩展思考：近年来提出的改进版本如SVM-RFE-CBR（基于置信度重排）进一步优化了特征稳定性。研究者也可结合集成学习或并行计算提升大规模数据的处理效率。