後向選擇英文解釋翻譯、後向選擇的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 backward option

分詞翻譯：

後的英語翻譯：

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

向的英語翻譯：

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

選擇的英語翻譯：

select; choose; elect; pick; staple; choice; selection
【計】 ALT; selecting
【醫】 selection
【經】 pick; select; selecting; selection

專業解析

後向選擇 (Hòu Xiàng Xuǎnzé / Backward Selection)

在統計學與機器學習領域，後向選擇（Backward Selection）是一種特征選擇方法，旨在通過遞歸移除最不顯著的特征來優化模型性能。其核心思想是從包含所有特征的完整模型開始，逐步剔除對模型貢獻最小的變量，直至達到預設的停止條件（如特征數量阈值或模型性能指标最優）。

核心原理與步驟

1. 初始化：構建包含全部候選特征的初始模型。
2. 疊代剔除：
   • 計算當前模型中每個特征的顯著性（如p值、特征重要性得分）。
   • 移除顯著性最低的特征，重新訓練模型。
3. 評估與終止：
   • 通過交叉驗證或信息準則（如AIC、BIC）評估新模型性能。
   • 重複步驟2，直至剩餘特征均滿足顯著性要求，或模型性能開始下降。

應用場景

• 高維數據降維：處理基因表達數據、圖像識别等領域中特征維度遠高于樣本量的場景。
• 模型簡化：提升線性回歸、邏輯回歸等模型的解釋性與計算效率。
• 過拟合抑制：通過減少冗餘特征降低模型複雜度。

優勢與局限

• 優勢：
  • 能保留特征間的交互效應（因從全特征集開始操作）。
  • 適用于特征數量適中的數據集。
• 局限：
  • 計算成本較高（需多次疊代訓練模型）。
  • 可能陷入局部最優解，且移除的特征無法重新引入。

術語對照與擴展

• 中英對照：後向選擇（Backward Elimination / Backward Selection）。
• 關聯方法：與前向選擇（Forward Selection）互補，後者從空模型逐步添加特征。

來源參考：

特征選擇方法的理論基礎詳見統計學習經典著作 ；算法實現細節可參考 。

網絡擴展解釋

後向選擇（Backward Selection）是一種特征選擇方法，主要用于機器學習和統計分析中，通過逐步剔除冗餘或無關特征來優化模型性能。以下是其核心要點：

定義與原理

• 基本思想：從包含所有特征的完整模型開始，逐步删除對模型貢獻最小的特征，直到達到預定的停止條件（如特征數量阈值或模型性能顯著下降）。
• 目标：降低模型複雜度、減少過拟合風險、提升計算效率。

具體步驟

1. 初始化：将所有可用特征納入模型。
2. 疊代剔除：
   • 每次訓練一個模型，計算移除每個特征後的性能變化（如準确率、AUC等）。
   • 删除導緻性能下降最少（或提升最多）的特征。
3. 終止條件：
   • 剩餘特征數達到預設值；
   • 繼續剔除會導緻性能顯著下降（例如通過假設檢驗或交叉驗證判斷）。

優缺點分析

• 優點：
  • 能保留特征間的交互作用，避免遺漏重要組合；
  • 相比前向選擇（Forward Selection），更可能在最終模型中包含高價值特征。
• 缺點：
  • 計算成本高（需反複訓練模型）；
  • 可能陷入局部最優解；
  • 不適用于特征數極多的高維數據（如基因測序數據）。

應用場景

• 小到中等規模數據集：特征數在幾十到幾百之間時效率較高。
• 線性模型優化：如線性回歸、邏輯回歸中減少多重共線性。
• 解釋性要求高的場景：通過精簡特征增強模型可解釋性。

與前向選擇的對比

如果需要進一步了解算法實現細節或具體案例，建議參考特征選擇相關的經典教材（如《The Elements of Statistical Learning》）或機器學習工具庫（如Scikit-learn）的文檔。

分類

ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

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