FREL：稳健的特征选择算法

简介：
FREL是一种创新的特征选择算法，旨在提高机器学习模型的性能和效率。通过过滤无关或冗余信息，它能够增强数据集的质量，从而帮助构建更准确、更简洁的学习模型。 一个好的特征选择算法应具备准确性和稳定性两个关键因素。本段落重点介绍了一种新的稳定特征选择方法——基于能量的学习（FREL），该方法通过正则化来实现权重的确定，以增强其稳定性。研究中探讨了采用L1或L2正则化的FREL在保持模型稳定的特性，并提出一种普遍策略：集成FREL，以此进一步提高算法的稳定性表现。此外，本段落还提出了关于整体FREL稳定性的边界条件。 通过使用开源的真实微阵列数据进行实验验证，在面对高维小样本量问题时发现提出的集成FREL不仅表现出很高的稳定性，同时在准确性方面也优于或与一些流行的特征加权方法相当。