【摘 要】
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分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学软件学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61672261);吉林省自然科学基金资助项目(No.2018010143JC);吉林省发改委产业技术研究与开发专项基金资助项目(No.2019C053-9)~~
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分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率,同时还要尽可能地减少冗余特征。因此,为了在分类问题中更好地进行特征选择,提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升(XGBoost)算法中构建树的思想过程,通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性,避免单一重要性度量的局限性;然后通过改进的序列浮动前向搜索策略(ISFFS)搜索特征子集,使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明,所提算法具
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