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集成学习方法求解特征选择问题的研究
【摘 要】
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特征选择作为人工智能领域内对数据的预处理手段之一,具有十分广泛和重要的应用背景。目前,将集成学习算法作启发式的方法来进行求解特征选择问题,得到了学者们的关注。本文将集成学习算法融入特征选择的过程,构建了基于集成学习的特征选择模型。集成学习算法中Cat Boost与XGBoost内部的建树过程定义了一些评分标准,将这些标准应用于特征选择领域作为评价待选特征质量的标准,在特征选择中对特征进行了预评分过
【出 处】
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长春工业大学
【发表日期】
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2021年08期
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