SFS：顺序特征选择

顺序特征选择（Sequential Feature Selection，简称SFS）是一种常用的特征筛选方法，广泛应用于多个领域。该方法的缩写SFS便于快速书写和实际应用，能够有效简化文本表达。其核心思想是通过逐步增删特征来寻找最佳特征子集，从而提高模型的性能与效率。这一技术常见于机器学习、数据挖掘等综合性场景，适用于各类未明确分类的相关任务。

Sequential Feature Selection具体释义

  • 英文缩写：SFS
  • 英语全称：Sequential Feature Selection
  • 中文意思：顺序特征选择
  • 中文拼音：shùn xù tè zhēng xuǎn zé
  • 相关领域： sfs 未分类的

Sequential Feature Selection的英文发音

例句

  1. It identifies the focus of sequential forward feature selection method and genetic algorithm based on the research of suboptimal feature selection and optimal feature selection theories.
  2. 研究了次优特征选择和最优特征选择方法，并确定了以顺序前向特征选择和遗传算法为重点研究对象。

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