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应用Catboost构建树模型的分割指标作为特征选择度量标准,在原始前向搜索策略的基础上,结合两种度量标准计算综合加权值进行特征搜索。在UCI数据库中选择7个不同维度的标准数据集进行了测试,并与其他6种算法进行了对比分析。
基于Catboost的特征选择算法
【摘 要】
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应用Catboost构建树模型的分割指标作为特征选择度量标准,在原始前向搜索策略的基础上,结合两种度量标准计算综合加权值进行特征搜索。在UCI数据库中选择7个不同维度的标准数
【机 构】
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长春工业大学计算机科学与工程学院
【出 处】
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长春工业大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2021年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61472049),吉林省科技发展计划技术攻关项目(20190302071GX)
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