特征选择近年来的研究趋势

1. 深度学习中的特征选择：随着深度学习的发展，如何在深度神经网络中进行有效的特征选择成为了一个研究热点。例如，一些研究者提出了利用自编码器（Autoencoder）进行特征选择的方法。

2. 基于集成学习的特征选择：集成学习可以提高模型的稳定性和准确性，因此，一些研究者提出了基于集成学习的特征选择方法。例如，随机森林可以用来评估特征的重要性，从而进行特征选择。

3. 多目标特征选择：在实际问题中，我们可能需要同时考虑多个目标，例如，我们既希望选择的特征能够提高模型的准确性，又希望选择的特征数量尽可能少。这就需要进行多目标特征选择。一些研究者提出了基于多目标优化的特征选择方法。

4. 基于元学习的特征选择：元学习是一种学习如何学习的方法，一些研究者提出了基于元学习的特征选择方法，通过学习不同任务的特征选择策略，来提高特征选择的效果。