[发明专利]一种基于过滤式和封装式层次递进的特征选择方法在审
| 申请号： | 202110589440.5 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113239321A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 李思琪;苗世迪;胡晓慧;王瑞涛 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/15 | 分类号： | G06F17/15;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于过滤式和封装式层次递进的特征选择方法。本发明首先使用过滤式的方差排序法和信息增益排序法和基于封装式的Boruta排序法，对特征进行排序，对排序后的特征根据重要性程度分配秩，对三种排序方法的结果进行融合，然后基于皮尔逊相关系数计算特征两两之间的相关性，设定特征的皮尔逊相关系数阈值，根据特征之间的相关性，选择性删除部分特征，最后基于封装式的序列向前选择法结合随机森林模型找到最好的特征组合，从而得到最优特征子集。本发明对数据集选择最优特征子集具有很好的效果，为学习模型提供比较准确的特征信息，从而提高学习模型的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 过滤 封装 层次 递进 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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