特征选择方法论：FSA算法应用

4.1 特征选择方法论

特征选择是在构建模型时找到相关特征的问题，可以帮助提高泛化能力，同时减少计算时间和获取数据的成本。因此，我们决定应用'Feature Selection with Annealing' (FSA) 方法Barbu等人（2016年），由于其良好的特征选择能力。 FSA是一种高效的特征选择算法，除了效率高外，还具有统计真实特征恢复和收敛保证，易于实现，并且可以在一定程度上处理非线性。在FSA中，特征选择问题被制定为约束优化问题，