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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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