基于因果模型和多模态多目标优化的两阶段特征选择方法

特征选择中特征数量和分类精度之间的关系通常可以看作是一个多模态多目标优化问题，但现有大多数多模态多目标进化算法对于高维优化问题的求解存在搜索能力不足的问题。为解决该问题，提出一种基于因果模型和多模态多目标进化算法的两阶段特征选择方法。在该方法中，首先使用因果模型对数据进行特征选择以便降低问题维度；然后使用多模态多目标优化算法搜索具有多模态特性的特征子集。为验证所提算法性能，它被用于术中低体温风险预测模型的特征选择问题。实验结果表明，提出的两阶段特征选择方法不仅融合了2种不同方法的优点，而且能为术中低体温预测提供更多决策支持。