通过模型无关重要性度量控制错误发现率

研究人员提出名为 MAS（Model-Agnostic Selection with agent-X importance）的新方法，作为 Model-X knockoffs 的补充，利用样本分割策略和新型变量重要性度量来规避对协变量的分布假设。