一种基于量子算法的特征选择方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于量子算法的特征选择方法及装置，该方法包括：设定特征集合为F＝{f<subgt;1</subgt;,f<subgt;2</subgt;,...,f<subgt;n</subgt;}，其中，n是特征的总数，设定特征子集S，所述特征子集S满足计算特征f<subgt;i</subgt;与目标变量y之间的第一互信息，得到特征f<subgt;i</subgt;的重要性I<subgt;i</subgt;；计算特征f<subgt;i</subgt;与f<subgt;j</subgt;之间的第二互信息，得到特征对(f<subgt;i</subgt;,f<subgt;j</subgt;)之间的冗余度R<subgt;ij</subgt;；根据所述重要性I<subgt;i</subgt;和冗余度R<subgt;ij</subgt;构建二次无约束二值优化问题的目标函数h(z)；采用量子近似优化算法求解二次无约束二值优化问题，输出二进制向量z，将输出的结果解码获得特征子集S。通过引入量子计算，在量子空间中同时表示多个状态并处理大量可能的特征组合，大幅减少特征选择的计算时间，增强全局优化能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及量子计算及机器学习，尤其涉及一种基于量子算法的特征选择方法及装置。

技术介绍

1、特征选择是机器学习中的一个关键的预处理步骤，其目的是从原始数据的特征集合中选择出最有助于模型预测性能的子集。传统特征选择方法包括过滤式(filter)、包裹式(wrapper)和嵌入式(embedded)方法。过滤式方法通过统计测试进行特征的初步筛选；包裹式方法将特征选择过程视为搜索问题，通过模型的性能来评估特征的重要性；嵌入式方法在模型训练过程中进行特征选择。

2、在当前的机器学习实践中，特征选择是构建高效预测模型的关键步骤。然而，在当今数据驱动的时代，数据集的规模日益增长，特征维度高，导致传统特征选择方法在处理大规模和高维度数据集时表现出明显的局限性，传统特征选择方法往往需要对所有可能的特征组合进行穷举搜索，以找到最优的特征子集，存在计算量大、效率低下的问题。

3、传统特征选择方法中，特别是包裹式方法，通常需要对每个候选特征子集进行模型训练和评估。当特征数量增多时，候选子集的数量呈指数级增长，导致计算成本急剧上升。例如，对于具有n个特本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于量子算法的特征选择方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重要性Ii定义为特征fi与目标变量y的联合概率分布和特征fi与目标变量y各自的边缘概率分布的乘积的对数之差的期望值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数h(z)的优化目标为找到最小化h(z)的z，其中，z＝(z1,z2,...,zn)是一个二进制向量，取值为0或1用于表示特征是否被选中：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用量子近似优化算法求解二次无约束二值优化问题，包括：

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种基于量子算法的特征选择方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重要性ii定义为特征fi与目标变量y的联合概率分布和特征fi与目标变量y各自的边缘概率分布的乘积的对数之差的期望值。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数h(z)的优化目标为找到最小化h(z)的z，其中，z＝(z1,z2,...,zn)是一个二进制向量，取值为0或1用于表示特征是否被选中：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用量子近似优化算法求解二次无约束二值优化问题，包括：

5.如权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢能，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：