后向选择英文解释翻译、后向选择的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 backward option

分词翻译：

后的英语翻译：

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

向的英语翻译：

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

选择的英语翻译：

select; choose; elect; pick; staple; choice; selection
【计】 ALT; selecting
【医】 selection
【经】 pick; select; selecting; selection

专业解析

后向选择 (Hòu Xiàng Xuǎnzé / Backward Selection)

在统计学与机器学习领域，后向选择（Backward Selection）是一种特征选择方法，旨在通过递归移除最不显著的特征来优化模型性能。其核心思想是从包含所有特征的完整模型开始，逐步剔除对模型贡献最小的变量，直至达到预设的停止条件（如特征数量阈值或模型性能指标最优）。

核心原理与步骤

1. 初始化：构建包含全部候选特征的初始模型。
2. 迭代剔除：
   • 计算当前模型中每个特征的显著性（如p值、特征重要性得分）。
   • 移除显著性最低的特征，重新训练模型。
3. 评估与终止：
   • 通过交叉验证或信息准则（如AIC、BIC）评估新模型性能。
   • 重复步骤2，直至剩余特征均满足显著性要求，或模型性能开始下降。

应用场景

• 高维数据降维：处理基因表达数据、图像识别等领域中特征维度远高于样本量的场景。
• 模型简化：提升线性回归、逻辑回归等模型的解释性与计算效率。
• 过拟合抑制：通过减少冗余特征降低模型复杂度。

优势与局限

• 优势：
  • 能保留特征间的交互效应（因从全特征集开始操作）。
  • 适用于特征数量适中的数据集。
• 局限：
  • 计算成本较高（需多次迭代训练模型）。
  • 可能陷入局部最优解，且移除的特征无法重新引入。

术语对照与扩展

• 中英对照：后向选择（Backward Elimination / Backward Selection）。
• 关联方法：与前向选择（Forward Selection）互补，后者从空模型逐步添加特征。

来源参考：

特征选择方法的理论基础详见统计学习经典著作 ；算法实现细节可参考 。

网络扩展解释

后向选择（Backward Selection）是一种特征选择方法，主要用于机器学习和统计分析中，通过逐步剔除冗余或无关特征来优化模型性能。以下是其核心要点：

定义与原理

• 基本思想：从包含所有特征的完整模型开始，逐步删除对模型贡献最小的特征，直到达到预定的停止条件（如特征数量阈值或模型性能显著下降）。
• 目标：降低模型复杂度、减少过拟合风险、提升计算效率。

具体步骤

1. 初始化：将所有可用特征纳入模型。
2. 迭代剔除：
   • 每次训练一个模型，计算移除每个特征后的性能变化（如准确率、AUC等）。
   • 删除导致性能下降最少（或提升最多）的特征。
3. 终止条件：
   • 剩余特征数达到预设值；
   • 继续剔除会导致性能显著下降（例如通过假设检验或交叉验证判断）。

优缺点分析

• 优点：
  • 能保留特征间的交互作用，避免遗漏重要组合；
  • 相比前向选择（Forward Selection），更可能在最终模型中包含高价值特征。
• 缺点：
  • 计算成本高（需反复训练模型）；
  • 可能陷入局部最优解；
  • 不适用于特征数极多的高维数据（如基因测序数据）。

应用场景

• 小到中等规模数据集：特征数在几十到几百之间时效率较高。
• 线性模型优化：如线性回归、逻辑回归中减少多重共线性。
• 解释性要求高的场景：通过精简特征增强模型可解释性。

与前向选择的对比

如果需要进一步了解算法实现细节或具体案例，建议参考特征选择相关的经典教材（如《The Elements of Statistical Learning》）或机器学习工具库（如Scikit-learn）的文档。

分类

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