This article describes a R package Boruta, implementing a novel feature selection algorithm for nding all relevant variables. The algorithm is designed as a wrapper around a Random Forest classication algorithm. It iteratively removes the features w

Feature Selection with the Boruta Package的中文翻译全文 Feature Selection with the Boruta Package的中文翻译全文 Feature Selection with the Boruta Package的中文翻译全文 利用boruta算法进行特征选择，详细的例子和算法的解释

利用 lm（）+ boruta算法 预测NBA常规赛前16强，准确率达到14/16。包括模型的建立以及算法的评估。

数据科学项目 机器学习在预测冠心病中的应用 特征选择：boruta算法 最终模型：使用随机森林，神经网络和支持向量机进行引导 准确度：86.67％ AUC：95.01％