本发明公开了一种多变量数据的特征选择新方法，适合分类与回归分析，属于化学计量学领域。该方法从样本和特征方向同时进行蒙特卡罗划分产生子模型，统计评价模型所产生的结果，以可视化的形式直观呈现出来，方便特征选择。具体包括以下几个步骤：1，从特征方向多次随机划分数据并构建模型，以分类或回归系数方法选择较多的最优特征；2，从样本方向多次划分新的数据，构造训练集和预测集，计算预测错误率或交互验证均方残差；3，统计分析结果的均值和方差,以均值对方差作图；4，分析图形中均值和方差均较小的区域内所构建的模型，统计所有特征在该区域内的出现次数，以此作为特征选择的依据。方法适合特征数目大、共线性程度高的数据分析。
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来源：北方有色网
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