"No Free Lunch"定理表明:若无任何先验假设,则没有理由认为一种算法优于另一种算法.算法的性能与问题的元特征密切相关.目前的元特征提取方法只关注从数据集中提取元特征,而忽略了候选算法元特征的提取.为此,在原有元特征集..."No Free Lunch"定理表明:若无任何先验假设,则没有理由认为一种算法优于另一种算法.算法的性能与问题的元特征密切相关.目前的元特征提取方法只关注从数据集中提取元特征,而忽略了候选算法元特征的提取.为此,在原有元特征集合的基础上提出基于决策树桩的元特征提取方法,将候选算法信息纳入新的元特征集合中.实验表明:在传统元特征集合中加入基于决策树桩的元特征后,算法排序的预测准确率能够得到显著提高.展开更多