arXiv cs.LG· Sejong Oh·· 12 天前AI 评分33
截断袋外概率增益（TOP-Gain）：面向随机森林 Wrapper 特征选择的抗噪评估准则
Truncated Out-of-Bag Probability Gain: A Noise-Robust Criterion for Random-Forest Wrapper Feature Selection
AI 导读
研究者提出随机森林 Wrapper 特征选择抗噪准则 TOP-Gain，通过将候选特征引起的真实类别袋外概率下降截断为零，消除约三分之二的噪声方差。在 26 个 OpenML-CC18 数据集的基准测试中，TOP-Gain 在 ROC-AUC、准确率和 Macro-F1 上取得 15 种方法中的最佳平均排名，单核计算量比 VSURF 减少 21 倍且精度相当。
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