《表5 特征选择结果的SVM分类精度》

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《基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法》

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特征选择的基本要求是选择出的属性子集不能降低信息系统的分类性能，因此接下来需要对这2种算法得到的约简结果进行分类性能比较。在机器学习中，利用分类器可以对属性子集进行十折交叉验证，可以得到该属性子集的分类精度，分类精度也是对属性子集分类性能的一种重要体现。表5和表6分别所示的是特征选择结果在支持向量机（SVM）和决策树（DT）2种分类器下的分类精度。