Subset Selection

释义 Definition

子集选择：从一个更大的集合（如变量集、特征集、样本集或候选项集合）中，按照某种标准挑选出一个较小的子集，以用于分析、建模或决策。常见于统计学与机器学习中的特征选择/变量选择（例如回归中的“最佳子集选择”）。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈsʌbˌsɛt səˈlɛkʃən/

例句 Examples

Please use subset selection to reduce the number of features.
请用子集选择来减少特征数量。

In linear regression, subset selection compares different combinations of predictors to find a model that balances accuracy and simplicity.
在线性回归中，子集选择会比较不同预测变量的组合，以找到在准确性与简洁性之间取得平衡的模型。

词源 Etymology

subset 来自 *sub-*（“在……之下/次级”）+ set（“集合”），表示“集合中的一部分”。selection 源自拉丁语 selectio，意为“挑选/选择”。合在一起，subset selection 字面就是“选择一个子集”，在学术语境里常指从候选变量或特征中挑出一部分用于建模。

相关词 Related Words

• Feature Selection
• Variable Selection
• Model Selection
• Dimensionality Reduction
• Regularization
• Lasso
• Stepwise Regression
• Cross-Validation

文学/著作中的用例 Literary Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）：在回归与模型选择章节中讨论 subset selection（如 best subset selection）的思想与方法。
• An Introduction to Statistical Learning（James, Witten, Hastie, Tibshirani）：在变量选择/模型选择相关内容中提及并对比 subset selection 与正则化方法。
• Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models（John Fox）：在回归建模与变量筛选的语境中使用 subset selection 相关术语与讨论。