FSA算法性能评估：Boruta特征选择方法比较

我们还实施了Boruta特征选择过程Ghosh等人（2022）作为基准模型，以评估和比较FSA算法的性能。Boruta是一个集成特征选择算法，它使用随机森林和特征重要性度量来从输入空间中选择相关特征Kursa和Rudnicki（2010）。我们使用现有的scikit-learn实现的Boruta算法，可在https://github.com/scikit-learn-contrib/boruta_py上获得。