特征选择算法对比测试

在大模型训练中，特征选择是提升模型性能和效率的关键步骤。本文将对几种主流特征选择算法进行对比测试，包括卡方检验、互信息、递归特征消除(RFE)和L1正则化。首先构建一个包含1000个样本、50个特征的模拟数据集，其中20个为重要特征，其余为噪声。使用scikit-learn库分别实现这四种方法，并通过准确率、AUC值等指标评估效果。卡方检验在处理分类问题时表现优异；互信息对非线性关系敏感；RFE通过递归剔除特征来优化模型；L1正则化则在训练过程中自动进行特征选择。测试结果显示，基于互信息的特征选择在该数据集上取得了最佳性能，准确率达到92.3%。建议根据具体业务场景选择合适的算法，对于高维稀疏数据可优先考虑L1正则化，而对于类别型数据则推荐使用卡方检验。所有代码可在社区仓库中获取，便于复现和进一步优化。