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特征选择( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS )，或属性选择( Attribute Selection )。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。对于一个学习算法来说,好的学习样本是训练模型的关键。
When Features Become Instances: Inverted Contrastive Learning for Unsupervised Feature Selection
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Game-Agnostic Value Functions through Automatic JSON Feature Extraction
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Response-guided knockoffs for directional FDR control in linear models
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Advancing Interaction-Sensitive Feature Selection: Novel Relief-Based Algorithms, Expanded Comparisons, and Recommendations for Biomedical Data Mining
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Conditional Inference Trees and Forests for Feature Selection
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Adaptive Multi-Agent Feature Selection for Personalized Fall Risk Prevention
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Hide&Seek: Learning to Explain in an End-to-End Differentiable Network
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Defining Energy Indicators for Impact Identification on Aerospace Composites: A Structured Feature Selection Approach Guided by Domain Knowledge
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Objective-Induced Bias and Search Dynamics in Multiobjective Unsupervised Feature Selection
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Beyond Noise: A Hypothesis Testing Approach to Robust Feature Selection
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Explainable Hybrid Feature Selection for Intrusion Detection in Internet of Medical Things Environments
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Ensemble Feature Selection and Harris Hawks Optimization for Explainable Mental Health Risk Prediction in Female Sex Workers
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Worse than Random: The Importance of a Baseline for Unsupervised Feature Selection
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FSEVAL: Feature Selection Evaluation Toolbox and Dashboard
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Sequential Feature Selection for Efficient Landslide Segmentation from Multi-Spectral Data
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参考链接
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