《表8 基于Ionosphere数据集的机器学习算法在特征子集和全集下5FCV分类性能》

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《基于伪F统计量的属性特征降维方法研究》

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通过表6—9的实验结果来看，含有特征数目越多的数据集在进行变量选择后，越有助于机器学习分类模型精度的提高．这就进一步验证了FSPF特征选择算法的有效性，可以使得多数机器学习分类模型得到更好的预测性能．