Prueba de permutación aleatoria para la selección de características

Estoy confundido sobre el análisis de permutación para la selección de características en un contexto de regresión logística.
¿Podría proporcionar una explicación clara de la prueba de permutación aleatoria y cómo se aplica a la selección de características? Posiblemente con algoritmo exacto y ejemplos.

Finalmente, ¿cómo se compara con otros métodos de contracción como Lasso o LAR?

(No tengo mucho tiempo ahora, así que responderé brevemente y luego ampliaré más adelante)

$m$$n$$\theta$$m$$n$$\theta_p$$p$$m$$n$

$\theta_p$$\theta$

Este proceso se repite en todas las características, y luego el subconjunto de características utilizadas para la clasificación se puede seleccionar de dos maneras:

• $N$
• $<\epsilon$