单指数模型中最佳子集选择的一致可扩展算法

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内容提要

本文介绍了一种名为“替代特征选择”的方法,可以获得小型、可解释且高度准确的预测模型。该方法被形式化为一个优化问题,并定义了替代特征集合的约束条件。作者使用30个分类数据集评估了该方法的效果,并观察到替代特征集合可能具有较高的预测质量。同时,作者分析了影响这一结果的几个因素。

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