竞争性自适应再加权算法(CARS)

简介：
竞争性自适应再加权算法（CARS）是一种用于特征选择的技术，通过迭代调整权重来识别关键变量，广泛应用于高维数据集以提高模型性能和可解释性。 竞争性自适应重加权算法（CARS）是一种在光谱分析、化学计量学及机器学习领域广泛应用的数据处理与变量选择方法。它基于自适应重加权采样（Adaptive Re-weighting Sampling, ARS）策略，旨在优化部分最小二乘（Partial Least Squares, PLS）模型的性能，尤其是在高维数据集上。CARS的核心目标是找到最优的变量组合，这些组合能够最大化模型的预测能力和解释能力，并同时减少过拟合的风险。 在CARS算法中，首先根据PLS模型的回归系数绝对值对所有变量进行排序。具有较大绝对值回归系数的变量通常意味着它们对应的目标变量有较大的影响。然后，CARS采用自适应方式逐步增加或减少变量权重，并通过交叉验证（Cross-Validation, CV）评估模型性能，具体使用均方根交叉验证误差（Root Mean Square Error of Cross Validation, RMSECV）作为评价指标。