软件可靠性预测与妇科癌症热点预测研究

# 软件可靠性预测与妇科癌症热点预测研究 ## 1. 软件可靠性预测模型 ### 1.1 特征选择 特征选择是指挑选最重要的特征输入到AI算法中的行为，是特征工程的主要组成部分之一。提前完成特征选择而非依赖机器学习模型来确定哪些特征最重要，具有以下主要优势： - 简单模型易于描述，过于复杂难以理解的模型并无用处。 - 使用更精确的特征子集可以减少训练模型的时间。 - 提高特定模拟预测的准确性。 - 根据维度诅咒现象，随着维度和特征数量的增加，空间体积迅速扩大，可用数据量减少。 常见的特征选择技术有监督和无监督两种类型。监督特征选择方法会考虑目标变量，可用于有标签的数据集；无监督特征选择方法则忽略目标变量，可用于无标签的数据集。监督特征选择主要有以下三种技术： - **包装器方法（Wrapper Methods）**：将特征选择视为一个搜索问题，构建、评估和比较多个特征组合。通过迭代使用特征子集训练算法，根据模型输出添加或删除特征，并使用新的特征集重新训练模型。具体技术包括前向选择、后向消除、穷举特征选择和递归特征消除。 - **前向选择（Forward selection）**：从空特征集开始，每次迭代添加一个特征，并检查性能是否提高，直到添加新特征不再改善模型性能为止。 - **后向消除（Backward elimination）**：从所有特征开始，每次删除最不重要的特征，直到删除特征不影响模型性能为止。 - **穷举特征选择（Exhaustive feature selection）**：使用暴力方法分析每个特征集，尝试创建所有可能的特征组合，并返回性能最佳的特征集。 - **递归特征消除（Recursive feature elimination）**：一种递归贪心优化方法，通过迭代选择越来越小的特征子集来选择特征。 - **过滤方法（Filter Methods）**：基于统计指标进行特征选择，作为预处理步骤，独立于学习算法。通过对不同指标进行评分，去除模型中不必要的特征和冗余列。具有计算时间少、避免数据过拟合的优点。常见的过滤方法有缺失值比率、卡方检验、信息增益、费舍尔得分等。 - **信息增益（Information Gain）**：在改变数据集时，信息增益影响熵的损失量。通过计算每个变量相对于目标变量的信息增益，可将其用作特征选择策略。 - **卡方检验（Chi - square Test）**：用于确定分类变量之间的关联。计算每个特征相对于目标变量的卡方值，并选择具有最佳卡方值的所需数量的特征。 - **费舍尔得分（Fisher’s Score）**：一种著名的监督特征选择方法，根据费舍尔准则按降序返回变量的排名，选择费舍尔得分高的变量。 - **缺失值比率（Missing Value Ratio）**：用每列的感知总数除以缺失值的数量得到缺失值比率。如果变量的值超过阈值，则可以将其删除。 - **嵌入方法（Embedded Methods）**：综合考虑特征的相互作用和低计算成本，结合了过滤方法和包装器方法的优点。处理速度快，类似于过滤方法，但更准确。是迭代方法，分析每次迭代并确定对该迭代训练贡献最大的最重要属性。常见的嵌入方法策略有正则化和随机森林重要性。 - **正则化（Regularization）**：为避免机器学习模型过拟合，在单个参数上添加惩罚项。当惩罚项应用于系数时，会使一些系数降为零，从而可以修剪数据集中系数为零的特征。常见的正则化技术有L1正则化（Lasso正则化）和弹性网络（L1和L2正则化）。 - **随机森林重要性（Random Forest Importance）**：基于树的特征选择方法，聚合多个决策树。根据节点的性能或杂质减少（基尼杂质）对所有树中的节点进行排名，由于节点按杂质水平排序，可以修剪低于某个节点的树，剩余节点构成最重要特征的选择。 ### 1.2 训练ELM分类器 使用极限学习机（ELM）是训练单隐藏层前馈神经网络（SLFN）的快速技术。在ELM技术中，权重W和偏置b随机分配给输入层且不改变，因为输入权重是固定