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BOLIMES：基于Boruta和LIME优化的基因表达分类特征选择

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本研究提出了一种新特征选择算法BOLIMES，旨在解决基因表达分类中的高维数据和过拟合问题。该算法结合了Boruta的鲁棒性与LIME的可解释性，优化特征子集，提高预测准确性。

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