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摘要 — 特征选择在机器学习中非常重要，它可用于降低分类、排名和预测问题的维数。删除冗余和噪声特征可以提高训练模型的准确性和可扩展性。但是，特征选择是一项计算量大的任务，其解决方案空间会以组合方式增长。在这项工作中，我们特别考虑了二次特征选择问题，该问题可以用量子近似优化算法 (QAOA) 来解决，该算法已用于组合优化。首先，我们用 QUBO 公式表示特征选择问题，然后将其映射到 Ising 自旋哈密顿量。然后我们应用 QAOA 来找到该哈密顿量的基态，这对应于特征的最佳选择。在我们的实验中，我们考虑了七个不同的真实世界数据集，维数高达 21，并在量子模拟器和 7 量子比特 IBM (ibm–perth) 量子计算机上（对于小型数据集）运行 QAOA。我们使用选定的特征集来训练分类模型并评估其准确性。我们的分析表明，使用 QAOA 解决特征选择问题是可能的，并且目前可用的量子设备可以得到有效利用。未来的研究可以测试更广泛的分类模型，并通过探索性能更好的优化器来提高 QAOA 的有效性。索引术语 —QAOA、特征选择、QUBO、分类
使用 QAOA 进行分类的特征选择
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