我有一个包含 4712 条记录和 60 多个特征的数据集来处理二进制分类问题。我已经尝试过所有的特征选择方法，filter, embedded and wrapper但我只是好奇地学习和尝试genetic algorithm特征选择。

选择的原因genetic algorithm是因为我想它只会为我提供基于最佳特征的最佳模型拟合。

1）我知道这可能需要时间，但你们会帮助我知道如何在 Python 中做到这一点吗？

2）此外，genetic algorithm与上面讨论的所有其他特征选择方法有什么不同或更好吗？它的缺点是什么？

有没有关于如何使用它的 python 包和教程？

我看到教程，但它们都是关于遗传算法的理论

你能通过分享遗传算法的任何教程或包来帮助我吗？

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