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对于这样的问题，你可以考虑使用特征选择和回归算法的组合。特征选择有助于筛选出对目标变量预测有重要影响的特征，而回归算法可以建模预测目标变量（样本的总数值）。

1. **特征选择：** 使用一些特征选择方法，如方差选择、互信息、递归特征消除（Recursive Feature Elimination）等，以筛选出对目标变量预测最重要的100个特征。

2. **回归算法：** 对于回归问题，你可以尝试使用线性回归、岭回归、LASSO回归等算法。这些算法可以根据选定的特征集合建立模型，预测样本的总数值。

3. **交叉验证：** 使用交叉验证来评估模型的性能，确保模型对于未见过的数据也有良好的泛化能力。

结合这些方法，你可以建立一个特征选择和回归的流程，从而找到最优的由100个单元组成的特征组合，以预测样本的总数值。

以下是一个简单的Python代码框架，演示如何使用特征选择和回归算法来解决你描述的问题。请注意，这是一个基本的例子，你可能需要根据实际情况进行更多的调整和优化。

```python
import numpy as np
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设你的数据集为X（特征）和y（目标变量）
# X.shape 应为 (5000, 10000)，y.shape 应为 (5000,)

# 特征选择
k_best_features = 100
X_selected = SelectKBest(f_regression, k=k_best_features).fit_transform(X, y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_selected, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
```

请确保你的环境中安装了相应的库，可以使用以下命令安装：

```bash
pip install numpy scikit-learn
```

此代码示例使用`SelectKBest`进行特征选择，选择与目标变量最相关的前100个特征，然后使用线性回归模型进行训练和预测。在实际应用中，你可能需要进一步优化参数、尝试不同的回归算法，并进行交叉验证来评估模型的性能。

【 在 mahuta 的大作中提到: 】
:
: 版上各位巨佬们，求教一个问题：
: 已有5000个样本的数据集可用于训练和验证，每个样本有10000个特征单元，这10000个单元在同一样本内互不相同，但是在每个样本中均存在；每个单元的数值不是0就是1；每个样本的10000个单元的数值之和，即为这个样本的总数值。现在希望找出最优的一个由100个单元组成的组合，能够根据任一样本内这100个单元中每一个的数值，预测出该样本的总数值。请问应该采用什么算法？

#发自zSMTH@PCT-AL10
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FROM 171.116.40.*