IRIV算法详解 | 变量选择的迭代保留法

一、什么是IRIV？

IRIV（Iteratively Retained Informative Variables）是一种基于迭代思想的变量选择方法，旨在从高维数据中筛选出对建模效果贡献最大的变量（特征），剔除无关或冗余变量，提高模型的泛化能力和稳定性。

它通过多次随机变量组合和模型训练，逐步确定每个变量的重要性，并保留信息量最大的变量。

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二、IRIV算法背景与意义

• 在化学计量学、光谱分析、机器学习等领域，数据往往包含大量冗余和无关变量，直接建模效率低且易过拟合。

• 传统变量选择方法如单变量筛选、遗传算法等存在计算量大或容易陷入局部最优的问题。

• IRIV通过迭代方式不断验证变量贡献，避免单次筛选的偶然性，更加稳定和可靠。

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三、IRIV算法流程

1. 初始化

   • 给定原始变量集。

   • 设定迭代次数和保留变量比例。

2. 变量随机组合

   • 在每次迭代中，随机选择部分变量构建模型。

3. 模型训练与评价

   • 使用交叉验证训练回归或分类模型（如PLS、SVM等）。

   • 计算每个随机组合的模型性能指标（如RMSE、R2）。

4. 变量重要性评估

   • 统计变量在所有随机组合中的表现。