文章 "MQL5中的逐步特征选择"

MetaQuotes 2025.07.29 14:44

在本文中，我们介绍一个在MQL5中实现的逐步特征选择算法的改进版本。这种方法基于Timothy Masters在其著作《C++和CUDA C中的现代数据挖掘算法》中概述的技术。

传统的逐步特征选择是一种用于从较大的候选特征池中识别出最优变量子集的技术，用于机器学习任务。这一过程从单独评估每个候选特征开始，以选择最有希望被纳入最终模型的变量。随后，会测试其他候选特征与已选定特征的组合贡献，直到达到目标水平的预测或分类性能为止。

在本文中，我们探讨了传统逐步特征选择的局限性，例如其过拟合的潜在风险以及在捕捉特征之间相互作用方面的挑战。然后，我们介绍了一种增强型算法，该算法旨在解决这些问题，并在MQL5中实现，它能够灵活地与各种监督学习方法集成。

这种改进方法由Timothy Masters开发，并在其著作《C++和CUDA C中的现代数据挖掘算法》中进行了阐述。最后，我们通过使用该算法为样本回归任务选择最优变量，展示其实际应用，证明其有效性。