《表4 各类特征选择算法的优缺点》

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《特征选择方法综述》

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各类特征选择算法的优缺点见表4，总体来说，Filter时间复杂度低，但是特征子集的选取依赖具体的度量标准；Wrapper的特征子集性能较好，但是特征子集的性能对学习算法依赖性高，易“过拟合”，且不适合高维数据集；Embedded效率较高，特征子集性能较好，也可以处理高维数据集，但是特征子集的选择依赖具体的学习算法且可能出现“过拟合”的问题；Ensemble可解决以上三种算法特征子集不稳定的问题，但通常时间复杂度较高。