后向消除英文解释翻译、后向消除的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 backward elimination

after; back; behind; offspring; queen
【医】 meta-; post-; retro-

always; at; be partial to; direction; face; out; to; toward
【医】 ad-; ak-; ob-

eliminate; banish; put out; relieve of; remove; resolve; slake; wipe
【计】 blanking; edulcorate
【经】 wipe-out; wipes-out

后向消除（backward elimination）是统计学和机器学习中常用的特征选择方法，其核心思想是从包含全部自变量的完整模型出发，通过迭代移除对模型贡献最小的变量，最终得到最优特征子集。该方法在回归分析和分类任务中均有广泛应用，尤其适合处理高维数据集的变量筛选需求。

从实施流程看，后向消除包含三个关键步骤：1）建立包含所有自变量的初始模型；2）根据预设标准（如p值>0.05或AIC值）剔除最不显著的变量；3）重复建模和剔除过程直至所有剩余变量均满足保留标准。相较于前向选择法，后向消除能更充分地考虑变量间的交互效应，但计算成本相对较高。

该方法在医学研究、金融建模等领域具有重要价值。例如在临床数据分析中，研究者通过后向消除可筛选出与疾病显著相关的生物标记物，同时排除冗余指标对模型的干扰。值得注意的是，该方法对初始变量集的完整性要求较高，若重要变量未包含在初始模型中则可能被错误剔除。

参考文献：

Hastie T, et al. The Elements of Statistical Learning (2nd ed.) Springer, 2009
Scikit-learn官方文档「特征选择」章节
Brownlee J. Feature Selection For Machine Learning Machine Learning Mastery, 2021

“后向消除”是一个统计学和机器学习领域常用的术语，指一种特征选择或变量筛选的方法。以下是详细解释：

基本定义
后向消除（Backward Elimination）是一种逐步回归方法，通过从包含所有候选变量的模型开始，逐步剔除对模型贡献不显著的变量，最终保留关键变量以优化模型性能。
应用场景
- 常用于线性回归、逻辑回归等建模过程。
- 适用于高维数据降维，避免过拟合问题。
操作步骤
典型的流程包括：
- ① 初始模型纳入所有变量；
- ② 计算各变量显著性（如p值）；
- ③ 移除最不显著变量；
- ④ 重复步骤②-③直至满足预设阈值。
相关概念对比
与“前向选择”（Forward Selection）相反，前者是逐步剔除变量，后者是逐步添加变量。两者均属于特征筛选的迭代方法。
核心目的
通过消除冗余变量，提高模型解释力和预测准确性，同时减少计算复杂度。

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