JevForest：面向预算受限特征获取的路径投票机制

JevForest 提出了一种用于预算受限特征获取的路径投票策略，通过自举树聚合特征提案并结合掩码分类器进行预测。在 AG News 测试中，四问题森林获取达到 0.729 准确率，优于静态增益排序的 0.667，但在 TREC 上表现出现反转。实验表明路径投票并未展现出通用优势，其实际价值取决于具体任务、预测器及实际查询成本。