简述特征选择的三种常见的方法：过滤式、封装式和嵌入式的核心思想和基本过程。

特征选择的三种常见方法包括:

过滤式:过滤式方法的核心思想是评估每个特征与目标变量之间的相关性,移除与目标变量不相关或弱相关的特征。基本过程是:1)定义相关性指标,常用的有相关系数、互信息、卡方统计量等;2)计算每个特征与目标变量的相关性;3)设定相关性阈值,移除低于阈值的特征;4)重复步骤2和3,直到满足特征数量要求。

封装式:封装式方法的核心思想是使用一个学习算法来评估特征子集,选择与预测性能最优的特征子集。基本过程是:1)定义特征子集的生成策略,可以是递进法、递减法、随机搜索等;2)对每个特征子集,使用学习算法进行训练和测试,得到其性能;3)比较不同特征子集的性能,选择最优者;4)重复步骤1到3,直到满足停止条件。

嵌入式:嵌入式方法将特征选择作为学习算法的一部分来进行。其核心思想是学习算法在训练过程中会自动发现与预测目标最相关的特征。基本过程是:1)定义一个可以进行特征选择的学习算法,如LASSO回归、随机森林等;2)使用这个学习算法进行训练,在训练过程中,算法会自动选择最优特征子集;3)训练完成后,获得学习算法选择的特征子集。

综上,三种方法的主要区别在于是否需单独进行特征评估和选择。过滤式和封装式方法需要单独过程选择特征,而嵌入式方法通过学习算法自动选择特征。但过滤式方法简单,封装式和嵌入式方法性能更优。