特征选择是构建机器学习模型过程中的决定性步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征，可以提高性能。
如果我们处理的是高维数据集，那么选择特征就显得尤为重要。它使模型能够更快更好地学习。我们的想法是找到最优数量的特征和最有意义的特征。
在本文中，我们将介绍并实现一种新的通过强化学习策略的特征选择。我们先讨论强化学习，尤其是马尔可夫决策过程。它是数据科学领域的一种非常新的方法，尤其适用于特征选择。然后介绍它的实现以及如何安装和使用python库(FSRLearning)。最后再使用一个简单的示例来演示这一过程。
强化学习:特征选择的马尔可夫决策问题
强化学习(RL)技术可以非常有效地解决像游戏解决这样的问题。而强化学习的概念是基于马尔可夫决策过程(MDP)。这里的重点不是要深入定义而是要大致了解它是如何运作的，以及它如何对我们的问题有用。
强化学习背后的想法是，代理从一个未知的环境开始。采取行动来完成任务。在代理在当前状态和他之前选择的行为的作用下，会更倾向于选择一些行为。在每到达一个新状态并采取行动时，代理都会获得奖励。以下是我们需要为特征选择而定义的主要参数:
状态、行动、奖励、如何选择行动
首先，状态是数据集中存在的特征的子集。例如，如果数据集有三个特征(年龄，性别，身高)加上一个标签，则可能的状态如下:
[] --> Empty set
[Age], [Gender], [Height] --> 1-feature set
[Age, Gender], [Gender, Height], [Age, Height] --> 2-feature set
[Age, Gender, Height] --> All-feature set