特征选择中的结果验证的常用方法

特征选择中的结果验证常用的方法有：

交叉验证：将数据集划分为若干个子集，每次选取其中一个子集作为测试集，其余作为训练集进行模型训练，并计算模型的性能指标。多次重复此过程，最终计算所有测试集的性能指标的平均值。
留一法：将数据集中的一个样本作为测试集，其余的样本作为训练集进行模型训练，并计算模型的性能指标。重复此过程，直到所有样本都作为测试集出现过一次，最终计算所有测试集的性能指标的平均值。
自助法：从原始数据集中有放回地抽取样本，构成一个新的训练集进行模型训练，并计算模型的性能指标。重复此过程多次，最终计算所有训练集的性能指标的平均值。
留出法：将数据集划分为训练集和测试集两个部分，其中训练集用于模型训练，测试集用于模型性能评估。

这些方法可以用于评估特征选择的效果，找到最优的特征子集，并避免过拟合和欠拟合问题。