feature selection based on feature level bootstrapping

基于特征级别的自举（Bootstrap）的特征选择是一种统计方法，用于评估和优化机器学习模型中的特征子集。该方法的核心思想是通过对原始数据集进行多次有放回的随机抽样（即自举），生成多个不同的子数据集。然后，使用这些子数据集训练模型，并根据模型的性能（如准确率、召回率等）来评估各个特征的重要性。通过比较不同特征在各个子数据集上的表现，可以确定哪些特征对模型性能的贡献最大，从而选择出最有价值的特征子集。这种方法可以帮助我们降低模型的复杂度，提高预测性能，同时减少过拟合的风险。