我正在尝试通过结合自己的功能来改善我的机器学习系统。我已经编写了一些代码来生成所有功能组合。但是，这似乎效率很低。有没有办法更快地做到这一点？
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)
首先，检查Python的itertools软件包；这将有助于使您的代码更高效，更易读。您可以使用该程序包执行所需的大多数组合操作。
一个很大的好处是，您可以为组合序列生成一个生成器，因此不必一次将它们全部存储在列表中。
另外，请注意您的过程本身就很慢。如果您希望所有可能的16种功能组合，那么在任何处理循环中都将达到2 ** 16倍。您已经处在64K迭代中，并且每增加一个功能就将翻一番。
在进行任何繁重的处理之前，您是否可以考虑进行PCA（主成分分析）和功能简化？
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