我在尝试通过组合我的特征来改进我的机器学习系统。我已经编写了一些代码来生成我的特征的所有组合。然而，这似乎非常低效。有没有更快的方法来做到这一点？

allcomb=[]for i in range(pow(2,len(features))):    com=[]    for j in (range(len(features))):        if((i&(1<<j))==1):            com.append(features[j])    allcomb.append(com)

回答：

首先，请查看Python的itertools包；这将有助于使您的代码更高效和更易读。您可以使用该包来完成大多数您想要的组合操作。

一个很大的优势是，您可以获得一个组合序列的生成器，这样您就不必一次性将它们全部存储在一个列表中。

另外，请注意这是一个本质上缓慢的过程。如果您想要16个特征的所有可能组合，那就是2**16次通过任何处理循环。您已经达到了64K次迭代，并且每增加一个特征就会翻倍。

您能考虑在进行任何繁重的处理之前进行PCA（主成分分析）和特征减少吗？