曾经的我只知道，这台电脑缺一个好的显卡；现在的我还知道，原来这台电脑还缺一个好的CPU。
——作者

模拟退火算法介绍

源码

一、算法

1.生成初始随机解x

一个解x大概长这样：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1]
1表示选择这个特征，0表示不选择这个特征
解的长度为特征的个数
初始化时0和1随机选，生成一个随机解

2.解对应的能量

E = 适应度 = 交叉验证cross_val_score(解,y)的结果

3.生成新解

随机选择一个点取反
0变成1，1变成0

二、效果

没有进行特征选择时，交叉验证的得分是0.6257839721254356

用模拟退火算法进行特征选择：

三、逼逼几句

这个空间复杂度没有遗传算法那么高，因为一次只有一个解，不像遗传算法一次一个种群，好几个染色体
但是时间复杂度也是好好好好高，运行的时候风扇呼呼转，电量哗哗掉
更多：用遗传算法进行特征选择

总结

以上是生活随笔为你收集整理的用模拟退火算法进行特征选择的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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