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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115905831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211432737.1，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法是由刘博;庄须婕;王慧娜设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法，步骤为：输入无缺失值的音乐情感识别真实特征集和音乐情感类别标签，初始化最优特征子集、最高分类准确率；生成影子特征集和混合特征集；基于混合特征集构建随机森林分类模型；计算所有特征的重要性得分；标记真实特征是否“重要”；基于分类准确率保存“重要”特征到最优特征子集中；更新真实特征集，重复上述步骤，直到所有的真实特征被标记为“重要”或者“不重要”；最后输出最优特征子集中的特征。本发明针对Boruta算法没有考虑特征的平均减少基尼系数和预测准确率的问题，基于平均减少精度、平均减少基尼系数以及准确率来综合选择特征，实验证明，本方法有更好的降维效果，更高的分类准确率。

本发明授权一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：对于原始音乐情感识别数据集进行处理，删除缺失值，得到用于特征选择的音乐情感识别真实特征集和音乐情感类别标签； 步骤2：将步骤1的音乐情感识别真实特征集中的特征作为一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法的输入，输出结果为选择出的重要特征； 所述的步骤2中一种基于改进型Boruta算法的特征选择方法，步骤如下： 步骤2-1：指定步骤1得到的音乐情感识别真实特征集为X，设X有n列真实特征，音乐情感类别标签为y，初始化最优特征子集B为空集，最高分类准确率MaxAcc为0； 步骤2-2：生成影子特征集和混合特征集，将音乐情感识别真实特征集X复制一份生成X′特征集，将X′中每一列特征数据进行随机行变换，生成影子特征集S，影子特征集S同样是有n列特征的特征集；最后将X与S进行合并得到包含2*n列特征的混合特征集M； 步骤2-3：使用混合特征集M以及类别标签y构建随机森林分类器，随机森林分类器中的基分类器个数使用默认数值500，每个决策树包含的变量个数使用默认值logN,N为输入特征个数，即N＝2*n；随机森林分类器训练后输出每个特征的平均减少精度MeanDecreaseAccuracyMDA和平均减少基尼系数MeanDecreaseGiniMDG； 步骤2-4：基于步骤2-3得到的MDA和MDG计算每个特征的重要性得分ImportanceScoreIS，计算公式为： 其中，MDAmax表示2*n个混合特征的平均减少精度MDA的最大值，MDAmin表示2*n个混合特征的平均减少精度mDA的最小值，MDGmax表示2*n个混合特征的平均减少基尼系数MDG的最大值，MDGmin表示2*n个混合特征的平均减少基尼系数MDG的最小值； 步骤2-5：设{RISi|1≤i≤n}是由步骤2-4计算得到的n个真实特征的IS结果，真实特征是否重要的决策标准为： 公式3中，MaxSIS是n个影子特征的IS的最大值，MeanSIS是n个影子特征的IS的平均值； 步骤2-6：基于分类准确率更新最优特征子集，选取Label＝“重要”的真实特征作为当前重要特征集T，将T中的样本随机分为10份，每份均做1次测试集，其余的9份作为训练集，交叉验证重复10次；每次交叉验证使用随机森林分类器进行模型训练，随机森林分类器个数使用默认数值500，每个决策树包含的变量个数使用默认值logN,N为输入特征个数；每次交叉验证测试集分类准确率计算公式为： 其中，j表示交叉验证次数，TP表示测试集中实际为正预测为正的样本个数，TN表示测试集中实际为负预测为负的样本个数，FP表示测试集中实际为负但预测为正的样本个数，FN表示测试集中实际为正但预测为负的样本个数； 最后对10次验证集的分类准确率取均值作为当前分类准确率；如果当前分类准确率大于最大分类准确率MaxAcc，则将“重要”的真实特征保存到最优特征子集中；否则，不保存； 步骤2-7：更新真实特征集X，从真实特征集X中删除Label＝“不重要”的真实特征，重复步骤2-2至2-7，直到所有的特征都被标记为重要或者不重要； 步骤2-8：循环结束之后，输出最优特征子集，输出最优特征子集B中的特征即为特征筛选结果。

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