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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。
MAFS: Multi-head Attention Feature Selection for High-Dimensional Data via Deep Fusion of Filter Methods
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Sparse-Input Neural Network using Group Concave Regularization
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MeLeMaD: Adaptive Malware Detection via Chunk-wise Feature Selection and Meta-Learning
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A General Stability Approach to False Discovery Rate Control
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Unsupervised Feature Selection via Robust Autoencoder and Adaptive Graph Learning
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Partial Information Decomposition for Data Interpretability and Feature Selection
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Redundancy-optimized Multi-head Attention Networks for Multi-View Multi-Label Feature Selection
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Consensus Tree Estimation with False Discovery Rate Control via Partially Ordered Sets
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Expected Confidence Dependency: A Novel Rough Set-Based Approach to Feature Selection
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Iterative Feature Exclusion Ranking for Deep Tabular Learning
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Splines-Based Feature Importance in Kolmogorov-Arnold Networks: A Framework for Supervised Tabular Data Dimensionality Reduction
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HeFS: Helper-Enhanced Feature Selection via Pareto-Optimized Genetic Search
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A Multi-Component Reward Function with Policy Gradient for Automated Feature Selection with Dynamic Regularization and Bias Mitigation
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A Copula Based Supervised Filter for Feature Selection in Diabetes Risk Prediction Using Machine Learning
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参考链接
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