支持向量机（Support Vector Machine, SVM）作为监督学习中的一种重要方法，广泛应用于分类和回归任务中。然而，在实际应用中，数据往往包含大量特征，其中许多特征可能对模型训练没有贡献或产生噪声。因此，特征选择成为提高SVM模型性能的关键步骤之一。本文将聚焦于基于核方法与序列后向选择（Sequential Backward Selection, SBS）的特征选择策略。
核方法是SVM的核心，通过将输入数据映射到高维特征空间，使得原本线性不可分的问题变得线性可分。在特征选择中，基于核的方法旨在寻找一个合适的核函数和相应的参数，以最大化模型的性能。
常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核等。选择合适的核函数及其参数对于特征选择至关重要。
通过核对齐（Kernel Alignment）技术可以评估特征对模型的重要性。核对齐度量了核矩阵与目标核矩阵之间的相似性，高相似性的特征对模型的影响更大。
// 示例代码：计算核矩阵
def compute_kernel_matrix(X, kernel_function, params):
n_samples = X.shape[0]
K = np.zeros((n_samples, n_samples))
for i in range(n_samples):
for j in range(n_samples):
K[i, j] = kernel_function(X[i], X[j], **params)
return K
序列后向选择是一种逐步减少特征集的方法，它从完整特征集开始，每次移除一个对模型性能贡献最小的特征，直到达到预设的特征数量或模型性能不再显著提升。
在SBS中，特征的重要性可以通过模型的权重、模型性能的变化等标准进行评估。常见的评估方法包括：
在实际应用中，可以将基于核方法的特征选择与SBS相结合，以进一步提升特征选择的效果。首先，利用核对齐等方法初步筛选重要特征，然后利用SBS进行精细化调整。
支持向量机的特征选择策略中，基于核方法与序列后向选择是两种有效且常用的方法。通过合理选择和组合这两种方法，可以显著提升SVM模型的性能，减少特征维度，提高模型的泛化能力。