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Feature Subset Selection
Die Feature Subset Selection (FSS) ist ein Ansatz aus dem maschinellen Lernen, bei dem nur eine Teilmenge der verfügbaren Features für einen Lernalgorithmus verwendet werden. FSS ist notwendig, weil es teilweise technisch unmöglich ist, alle Features miteinzubeziehen oder weil es Differenzierungsprobleme gibt, wenn eine große Anzahl an Features, aber nur eine kleine Zahl an Datensätzen vorhanden ist.
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