基于随机森林的特征选择算法 (2014年)

提出了一种基于随机森林的封装式特征选择算法RFFS，以随机森林算法为基本工具，以分类精度作为准则函数，采用序列后向选择和广义序列后向选择方法进行特征选择。在 UCI数据集上的对比实验结果表明，RFFS算法在分类性能和特征子集选择两方面具有较好的性能。