《表2 主要实验参数对比Tab.2 Comparison of main experimental parameters》

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《基于单信息初始搜索的特征选择方法研究》

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如表2所示，描述了每种特征选择方法的最佳执行启动方法，并根据其在所有数据集中的实验结果值（以p-value值<0.10为标准）显示出是否改进了常用典型机器学习方法，例如基于前向初始搜索SFS，分割标准绝对数值参数17，采用特征子集的信息增益Gain，KNN（p-value=0.002）和SVM（p-value=0.003）分类特征选择效果较NBayes（p-value=0.132）分类明显.