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本发明公开一种基于零阶优化的数据特征选择方法,包括:数据采样,得到采样值;基于采样值进行训练,来得到采样值的评价,最后基于评价与采样值来更新优化算法采样空间;将数据特征选择作为一个采样空间的取值,训练出对应的模型性能指标作为评价来优化采样空间;采样空间是一个向量,以数据的特征数作为采样空间的维度,对采样空间的每维进行二值离散化,以此作为优化算法的配置;之后,进行预设轮次的循环。本发明保留包裹式方法在性能上优势的同时,在选择特征中引入了零阶优化算法,有效的减少了模型训练的次数,使其效率与准确度均有
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113283472 A
(43)申请公布日 2021.08.20
(21)申请号 202110421943.1
(22)申请日 2021.04.20
(71)申请人 南京大学
地址 21
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