什么是特征选择的前馈包装方法？

Question

对于学校项目，我需要从UCI存储库中选择一个数据集，并在使用“前馈包装器”功能选择处理数据后使用KNN对数据进行分类。谷歌搜索“前馈包装”没有任何结果......有人可以向我解释它是什么？甚至更好，请描述完成此任务的步骤可能吗？我应该根据“数据类型”，“属性类型”，“属性数量”选择哪种数据？

最佳， 法提赫

Answer 1

我的第一个猜测是你的老师要你使用feed-forward neural network（也称为多层感知器或MLP），并使用它的输出作为KNN的输入。这有点道理，虽然我不清楚你将如何训练MLP。

关于如何选择数据集：从简单的数据集开始，如Iris数据集。那个有4个维度和3个类。这意味着你的算法会很快地完成它，你应该能够获得不错的表现。在算法在Iris上正常运行后，您可以选择更大的集合。

Answer 2

感谢您的回复，分配文本中的错误。显然，它只是“前向特征选择”，谷歌可以为其提供相当多的信息。