Выбор функций с использованием FRUFS и VevestaX В задачах машинного обучения выбор признаков помогает уменьшить переоснащение, удалить зашумленные переменные, уменьшить объем памяти и т. д. В этой статье мы представляем новый метод, а именно FRUFS. Алгоритм основан на идее, что наиболее важным является тот признак, который может в значительной степени представлять все остальные признаки. Точно так же второй по важности признак может аппроксимировать все остальные признаки, но не так..