FSA 算法提高预测性能：减少特征，提高效率
结果表明，FSA 算法在大多数评估的 10 个数据集中提高了或通常不会降低预测性能。FSA 过程在回归和分类中提供了比 ML 模型更好的估计。这意味着 FSA 减少了输入特征的数量并提供了准确的结果。较低的维度输入意味着算法具有更小的计算时间和内存需求，以产生准确的预测。
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结果表明，FSA 算法在大多数评估的 10 个数据集中提高了或通常不会降低预测性能。FSA 过程在回归和分类中提供了比 ML 模型更好的估计。这意味着 FSA 减少了输入特征的数量并提供了准确的结果。较低的维度输入意味着算法具有更小的计算时间和内存需求，以产生准确的预测。
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