一种面向工业大数据的自适应混合特征选择方法

本发明提出一种面向工业大数据的自适应混合特征选择方法，通过动态评估和自适应调整机制，实现了高效、精准的特征选择。该发明通过引入多种特征选择方法，结合动态评估机制，综合利用不同方法的优势，从多角度对特征进行筛选和优化，提高了最终特征集合的质量和与目标变量的相关性；通过对各特征选择方法的性能贡献和波动性的动态评估，自适应调整各方法的参与权重，使得特征选择过程能够根据数据特性灵活调整，从而在复杂和多变的数据场景中依然能够保持稳定的性能。本发明克服了传统特征选择方法在高维数据场景中面临的精度、效率和鲁棒性不足的问题，为工业大数据的特征优化与应用提供了一种高效可靠的解决方案。