2.1 算法描述 本文提出了一种基于随机森林的Wrapper特征选择方法RFFS,利用随机森林算法的变量重要性度量对特征进行排序,然后采用序列后向搜索方法,每次从特征集合中去掉一个最不重要(重要性得分最小)的特征,逐次进行迭代,并计算分类正确率,最终得到变量个数最少、分类正确率最高的特征集合作为特征选择结果。为了保证实验...