【摘 要】
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近年来,机器学习方法在各个领域内的应用十分广泛,而特征挖掘则是机器学习过程中十分重要的数据预处理过程。Boruta算法是一种基于随机森林算法的特征筛选算法,该算法可以对
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近年来,机器学习方法在各个领域内的应用十分广泛,而特征挖掘则是机器学习过程中十分重要的数据预处理过程。Boruta算法是一种基于随机森林算法的特征筛选算法,该算法可以对机器学习过程中的自变量进行筛选,并且进行重要性排序。随机森林、支持向量机、k最近邻算法和梯度提升模型则是机器学习中的经典算法,在解决回归和分类问题中均有较广泛的应用。本文通过红葡萄酒案例,将Boruta算法与4种机器学习方法相结合,探讨Boruta算法的作用及几种不同机器学习方法的区别,为将特征挖掘算法和机器学习在回归问题中的应用提供参考。
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