BoUTS는 복잡하고 고차원적인 데이터셋에서 의미 있는 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 범용적이고 확장 가능한 특징 선택 알고리즘이다. 이를 통해 모든 데이터셋에 공통적으로 적용 가능한 범용 특징과 특정 데이터셋에 특화된 과제별 특징을 동시에 선택할 수 있다.
