22种创新思路！今年必将是特征选择爆发的一年

2025深度学习发论文&模型涨点之——特征选择

特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一个非常重要的步骤。它指的是从原始特征集合中挑选出对目标变量有较强预测能力的特征子集。在实际的数据集中，往往包含众多特征，但并非所有特征都对模型的性能有正面影响。

例如在房价预测任务中，原始特征可能包括房屋的面积、房间数量、所在小区、周边配套设施等众多内容。通过特征选择，可以剔除一些无关的或者冗余的特征，比如可能存在的重复记录的特征、与房价关系极小的特征（如房屋主人的姓氏等），从而提高模型的效率和可解释性。

我整理了一些特征选择【论文+代码】合集，需要的同学公人人人号【AI科研灵感】自取。

论文精选

论文1：

Optimizing IoT intrusion detection system feature selection versus feature extraction in machine learning

优化物联网入侵检测系统的特征选择与特征提取

方法

特征选择与特征提取比较：全面比较了特征选择和特征提取在物联网网络入侵检测中的性能，涉及准确率、F1分数和运行时间等性能指标。

三阶段机器学习框架：创建了一个包含数据预处理、特征降维和分类的三阶段机器学习流程框架。

使用TON-IoT数据集：使用公共物联网数据集TON-IoT进行模型构建和性能比较。

创新点

性能提升：在特征数量较少时（如9和22个特征），特征提取的检测性能显著优于特征选择，准确率和F1分数分别提升了约6%和5%。

效率提升：特征选择在模型训练和推理时间上显著优于特征提取，特别是在特征数量较少时，训练时间减少了约50%，推理时间减少了约30%。

适用性提升：特征提取在特征数量增加时（如33个及以上）性能逐渐下降，而特征选择则表现出更好的适应性，准确率和F1分数在特征数量增加时仍保持较高水平。

论文2：

Recent advances in feature selection and its applications

特征选择及其应用的最新进展

方法

综述特征选择进展：综述了特征选择在高维小样本数据、大数据和安全特征选择等挑战下的应用。

分析热点话题：分析了稳定特征选择、多视图特征选择、分布式特征选择等热点话题。

探讨应用领域：探讨了特征选择在生物信息学、社交媒体和多媒体检索等领域的应用。

创新点

性能提升：在高维小样本数据场景下，通过稳定特征选择方法，准确率提升了约10%，同时减少了特征选择的不稳定性。

效率提升：在大数据场景下，通过分布式特征选择方法，处理速度提升了约30%，能够有效处理大规模数据集。

适用性提升：在安全特征选择方面，通过隐私保护和对抗性特征选择方法，提高了特征选择在敏感数据上的适用性，降低了隐私泄露风险。

论文3：

Sentiment analysis from email pattern using feature selection algorithm

基于特征选择算法的电子邮件情感分析

方法

模式分类：使用支持向量回归（SVR）进行模式分类。

情感聚类：利用基于无监督模糊模型的高斯聚类算法对分类后的模式进行情感聚类。

特征选择：通过优化的特征选择过程减少分类复杂性，提高情感聚类的准确性。

创新点

性能提升：通过优化的特征选择算法，情感聚类的准确率达到了97.13%，比其他现有技术提高了约5%。

效率提升：通过减少特征数量，分类和聚类过程的计算复杂度降低了约40%，提高了处理速度。

适用性提升：该方法不仅适用于情感分析，还可以扩展到其他文本分类任务，具有较好的通用性。