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软件简介：

<trans data-src="R package RaSEn: Random Subspace Ensemble Classification. ">随机子空间系综分类。</trans><trans data-src="We propose a new model-free ensemble classification framework, RaSE algorithm, for the sparse classification problem. ">针对稀疏分类问题，提出了一种新的无模型集成分类框架RaSE算法。</trans><trans data-src="In RaSE algorithm, for each weak learner, some random subspaces are generated and the optimal one is chosen to train the model on the basis of some criterion. ">在RaSE算法中，对于每个弱学习者，生成一些随机子空间，并根据一定的准则选择最优子空间来训练模型。</trans><trans data-src="To be adapted to the problem, a novel criterion, ratio information criterion (RIC) is put up with based on Kullback-Leibler divergence. ">为了适应这一问题，基于Kullback-Leibler散度，提出了一种新的准则&比率信息准则（RIC）。</trans><trans data-src="Besides minimizing RIC, multiple criteria can be applied, for instance, minimizing extended Bayesian information criterion (eBIC), minimizing training error, minimizing the validation error, minimizing the cross-validation error, minimizing leave-one-out error. ">除了最小化RIC外，还可以应用多个准则，例如最小化扩展贝叶斯信息准则（eBIC）、最小化训练误差、最小化验证误差、最小化交叉验证误差、最小化漏检误差。</trans><trans data-src="And the choices of base classifiers are also various, for instance, linear discriminant analysis, quadratic discriminant analysis, k-nearest neighbour, logistic regression, decision trees, random forest, support vector machines. ">基本分类器的选择也多种多样，如线性判别分析、二次判别分析、k近邻、logistic回归、决策树、随机森林、支持向量机等。</trans><trans data-src="RaSE algorithm can also be applied to do feature ranking, providing us the importance of each feature based on the selected percentage in multiple subspaces.">RaSE算法也可以应用于特征排序，根据每个特征在多个子空间中的选择百分比来提供每个特征的重要性。</trans>

引用描述软件的已发表文章：
（例如，对于GAP：“GAP 4型系统组织代数算法”，Zbl 0918.68050）

描述软件的关键词：（例如：格氏基、有限元法、偏微分方程等）

适用领域：（如：教育、金融、工程等）

对其他软件的依赖性：（例如：Maple、Matlab等）

当前版本：（例如：1.2）

许可条款：（例如：GPL、商业等）

编程语言：（如：Java、C++、Python等）

操作系统：（例如：Linux、Windows XP等）

接口：（例如：Gnuplot export、C library等）

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