🌟SVM-RFE-RBF算法伪代码✨
发布时间：2025-03-23 22:12:53来源：网易编辑：赵苛妹
在机器学习领域，支持向量机（SVM）结合递归特征消除（RFE）和径向基核函数（RBF）是一种强大的特征选择与分类方法。今天，让我们一起探索这一算法的魅力吧！📚
首先，我们需要准备数据集，确保数据已经过清洗和标准化处理。接着，初始化SVM模型并设定RFE参数，比如步长和评分标准。在每次迭代中，通过RFE逐步移除最不重要的特征，同时利用RBF核函数增强模型对非线性问题的处理能力。🌈
具体步骤如下：
第一步，构建初始SVM模型；
第二步，使用RFE评估每个特征的重要性；
第三步，基于重要性排序，剔除低优先级特征；
第四步，更新模型并重新训练；
第五步，重复上述过程直到达到预设条件。
最终，我们得到一个精简且高效的特征集合，不仅提升了模型性能，还降低了计算成本。🏆 这种组合策略特别适用于高维小样本场景，是科研与实践中的利器之一！
机器学习 特征选择 算法解析
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