feature selection
特征选择：在机器学习和数据挖掘中
常用释义
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美式发音
基本释义
- 特征选择：在机器学习和数据挖掘中，通过选择最具有代表性和相关性的特征来提高模型性能和减少计算复杂度的过程。
例句
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1·Feature selection of stored food insect images.储粮昆虫图像特征优选。
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2·In the Feature Selection screen, select the following.在Feature Selection界面中，选择以下项。
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3·Feature selection is an important part of data processing.特征选择是数据处理的一项重要内容。
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4·So, it is necessary to study feature selection algorithms.所以，对特征选择算法的研究是十分必要的。
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5·Neural network feature selection is an open issue hard to solve.神经网络的输入属性选择一直是一个比较困难的问题。
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6·It is also important to think about feature selection for training the model.在训练模型时考虑使用特征选择也是很重要的。
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7·Feature reduction can generally fall into feature extraction or feature selection.特征约简可通过特征提取或特征选择实现。
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8·Feature selection can remove redundant features to enhance the effect of diagnosis.特征选择可以去除原始特征中的冗余特征，提高诊断精度和诊断效率。
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9·Data pre-processing, data reduction, feature selection, and feature transformation.数据预处理，数据压缩，特征选择与特征变换。
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10·Feature selection tended to favor necessary improvements over desirable improvements.他们更多的选择必须的特性，而不是可拥有的特性。