曾經的我只知道，這臺電腦缺一個好的顯卡；現在的我還知道，原來這臺電腦還缺一個好的CPU。
——作者

模擬退火算法介紹

源碼

一、算法

1.生成初始隨機解x

一個解x大概長這樣：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1]
1表示選擇這個特征，0表示不選擇這個特征
解的長度為特征的個數
初始化時0和1隨機選，生成一個隨機解

2.解對應的能量

E = 適應度 = 交叉驗證cross_val_score(解,y)的結果

3.生成新解

隨機選擇一個點取反
0變成1，1變成0

二、效果

沒有進行特征選擇時，交叉驗證的得分是0.6257839721254356

用模擬退火算法進行特征選擇：

三、逼逼幾句

這個空間復雜度沒有遺傳算法那么高，因為一次只有一個解，不像遺傳算法一次一個種群，好幾個染色體
但是時間復雜度也是好好好好高，運行的時候風扇呼呼轉，電量嘩嘩掉
更多：用遺傳算法進行特征選擇

總結

以上是生活随笔為你收集整理的用模拟退火算法进行特征选择的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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