增强小数据集特征重要性：一种新颖方法

本文提出了一种巧妙的技术，用于确定使用有限数据集时的特征重要性，这是数据科学中的一个常见挑战。 通过利用交叉验证和对多个随机试验的特征重要性排名进行平均，它为更可靠的模型解释提供了一个稳健的解决方案。 这种方法有望基于这些见解做出更准确的决策。

• •该方法解决了在小数据集上进行交叉验证时出现的有偏采样问题。
• •它使用重复交叉验证和平均来确定特征重要性。
• •该方法避免使用集成模型以防止在小数据上过度拟合。