曾经的我只知道，这台电脑缺一个好的显卡；现在的我还知道，原来这台电脑还缺一个好的CPU。
——作者

模拟退火算法介绍

源码

一、算法

1.生成初始随机解x

一个解x大概长这样：[0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,1]
1表示选择这个特征，0表示不选择这个特征
解的长度为特征的个数
初始化时0和1随机选，生成一个随机解

2.解对应的能量

E = 适应度 = 交叉验证cross_val_score(解,y)的结果

3.生成新解

随机选择一个点取反
0变成1，1变成0

二、效果

没有进行特征选择时，交叉验证的得分是0.6257839721254356

用模拟退火算法进行特征选择：

三、逼逼几句

这个空间复杂度没有遗传算法那么高，因为一次只有一个解，不像遗传算法一次一个种群，好几个染色体
但是时间复杂度也是好好好好高，运行的时候风扇呼呼转，电量哗哗掉
更多：用遗传算法进行特征选择

用模拟退火算法进行特征选择

原文：https://www.cnblogs.com/holaworld/p/12631933.html