Исследование представляет собой систематизацию знаний и положений о существующих подходах к проблеме отбора признаков, основанных на объединении их мультивариативных мер значимости в виде ансамблевых моделей, хорошо зарекомендовавших себя в задаче обучения моделей машинного обучения. Ансамблевые модели являются более точными чем отдельные модели ввиду усреднения ответов нескольких моделей, что позволяет устранить слабые стороны каждой из них.

Глухов В.Н. (науч. рук. Сметанников И.Б.) Обзор текущего состояния мультивариативных методов и алгоритмов отбора признаков, основанных на ансамблях // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2022]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/5911