Расскажу про алгоритм Случайного поиска с адаптацией для поиска информативных признаков.

Алгоритм для поиска наиболее информативных признаков и манипуляций над признаками, повышающими качество модели. В отличие от генетического алгоритма матрица "признак - манипуляции" заполняется весами (вероятности выбора). Признаки и манипуляции выбираются случайно. Если качество модели с данным выбором снизилось, то веса использованных признаков и манипуляций уменьшаются (снижается вероятность их выбора). Если же качество модели возросло - веса увеличиваются. 0:20 Идея алгоритма Random Search with Adaptation 2:08 Пример реализации алгоритма для задачи классификации 5:30 Пример для задачи регрессии. Медоты класса Random Search 8:00 Надежда не покидает Этот и другой код по ML на GitHub https://github.com/tka400