2023年8月20日
Paper Reading：ControlBurn-Feature Selection by Sparse Forests
摘要： 针对存在大量相关特征时重要特征的影响被削弱的问题，本文设计了一种通过稀疏森林来消除相关偏差的特征选择算法 ControlBurn。首先使用套袋和提升等方法生成森林，然后通过一个平衡特征稀疏性和预测性能的组 LASSO 惩罚目标为每棵树选择稀疏权值，从而减少树的数量。与 Wrapper 特征选择方法不同，ControlBurn 只需要一次训练迭代即可运行。通过实验说明，当应用于具有相关特征的数据集时，ControlBurn 优于传统的特征选择算法。 阅读全文
posted @ 2023-08-20 04:24 乌漆WhiteMoon 阅读(107) 评论(0) 推荐(0)