Greedy-Boruta: Schnellere Merkmalsauswahl ohne Sensitivitätsverlust
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Der Greedy-Boruta-Algorithmus ist eine Optimierung des klassischen Boruta-Feature-Selection-Ansatzes. Durch gezielte Heuristiken werden unnötige Iterationen eliminiert, was die Laufzeit drastisch verkürzt.
Gleichzeitig bleibt die Sensitivität – die Fähigkeit, relevante Merkmale zu erkennen – nahezu unverändert. Das bedeutet, dass wichtige Features nicht übersehen werden, obwohl das Verfahren wesentlich schneller arbeitet.
Insgesamt bietet Greedy-Boruta eine attraktive Kombination aus Effizienz und Genauigkeit, die besonders in datenintensiven Anwendungen von großem Nutzen ist.
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