화학 데이터 분석

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BoUTS 알고리즘은 다양한 데이터셋에 걸쳐 보편적으로 중요한 특징을 선택하고, 각 데이터셋에 특화된 추가 특징을 선택하여 해석 가능성과 예측 성능을 향상시킨다.

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.

BoUTS 알고리즘은 다중 과제 데이터셋에서 보편적이고 과제 특정적인 특징을 효율적으로 선택할 수 있으며, 이를 통해 해석 가능성과 일반화 성능을 향상시킬 수 있다.

BoUTS 알고리즘은 모든 데이터셋에 걸쳐 예측력 있는 보편적 특징을 선택하고, 개별 데이터셋에 대한 특정 특징을 선택하여 해석 가능성과 일반화 성능을 향상시킨다.

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