机译:表1:使用基于术语频率的特征选择方法和多变量滤波器特征选择方法(Semeval DataSet)获得的F1得分(%)。
机译:基于局部和全局指标融合的多类不平衡网络流量数据集的面向类特征选择方法(第168卷,第365页,2015年)
机译:基于局部和全局度量融合的多类不平衡网络流量数据集的面向类特征选择方法
机译:基于混合特征选择方法的大数据集分类器
机译:基于重力中心的预处理方法,在高维数据集上使用人工蜂群算法进行特征选择
机译:Kaizen编程,具有增强功能发现:用于预测模型的特征选择和特征发现的自动方法
机译:基于过滤器的特征选择方法用于识别潜在的肺癌标志物
机译:表3:使用混合特征的提出方法(Semeval Restaurant Revied DataSet)的F1分数(%)。