一种用于多目标分类的特征选择方法、装置、设备及介质

本发明公开了一种用于多目标分类的特征选择方法、装置、设备及介质，涉及机器学习技术领域，本发明设计了一个双种群双环境选择粒子群算法DPDEPSO，将总种群平均分配为两个亚种群，第一个亚种群包含错误率低且特征子集大的个体，第二个亚种群包含错误率高且特征子集小的个体；对第一个亚种群采用动态降维策略，对第二个亚种群采用动态增维策略，并提出双环境选择策略，以筛选出更好的种群；采用设计的算法应用于多目标特征选择，算法能够在错误率较小的个体中更好地发掘更加小的特征子集，在错误率较大的个体中改变特征子集减少错误率，同时利用双环境选择策略帮助种群保持更好的多样性，从而可以在多目标分类任务中展现出更高的准确性。