传统特征选择(非因果特征选择)和因果特征选择是两种不同的特征选择方法,它们在目标、方法和应用场景上有所区别。
传统特征选择(非因果特征选择)。定义:传统特征选择,也称为非因果特征选择,主要关注于从原始特征中识别出对预测模型构建或数据理解有用的特征子集。这类方法不考虑特征之间的因果关系,而是通过评估特征与目标变量之间的相关性来进行选择。
特点:
优点:
不足:
应用场景:
因果特征选择。定义:因果特征选择关注于识别目标变量的马尔可夫毯(Markov Blanket,MB)作为特征子集。马尔可夫毯包括目标变量的直接原因(父节点)、直接结果(子节点)和其他父节点的子节点(配偶)。这种方法通过考虑特征之间的局部因果关系来选择特征,从而促进更可解释和稳健的预测建模。
特点:
优点:
不足:
应用场景:
利用贝叶斯网络框架和信息论,研究者揭示了因果和非因果特征选择方法的共同目标:寻找类属性的马尔可夫毯,即理论上最优的分类特征集。他们对因果和非因果方法在寻求最优特征集时所做的假设进行了分析,并将这些假设统一地映射到贝叶斯网络模型的结构限制上。通过广泛的实验,包括合成数据和各种真实世界数据,研究者提供了对因果和非因果方法之间关系的实际理解,并推导出了两种方法的误差界限。
在实际应用中,由于简单高效,传统特征选择方法得到了广泛应用,特别是在处理大量数据而计算资源有限的情况下。然而,在需要深入理解特征与目标变量之间因果关系时,因果特征选择方法则提供了更深层次的洞察。尽管因果特征选择在数据集较小、维度较高时可能遭遇计算瓶颈,但传统特征选择方法则不受此限制。总的来说,在需要因果解释的场景,如疾病基因的识别或政策效果的评估中,因果特征选择具有显著优势。然而,在数据预处理和快速模型构建等场景中,传统特征选择方法可能更为合适。