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TOOL · CL_122935 · Jul 1 · 19:23

条件推断森林在特征选择中表现强劲

研究人员开发了条件推断树 (CIT) 和条件推断森林 (CIF) 作为机器学习中的特征选择方法。虽然这些方法由于重复的排列检验和阈值搜索可能计算量很大，但该研究证明了它们作为 top-k 特征排序方法的有效性。实验表明，CIF 在现有的分类和回归方法中排名靠前，运行时分析表明自适应停止和搜索的阈值数量对拟合时间有显著影响。