Boruta算法是一种新的特征选择算法，被设计成一个随机森林分类算法的包装器，包装算法的不同将导致不同的效果。对LightGBM算法进行包装，针对土耳其音乐数据集，使用随机森林、XGBoost以及LightGBM算法进行分类预测，通过计算准确率、Kappa系数及海明距离来判断各算法在该数据集上的适用性，结果显示，其性能优于使用随机森林和XGBoost算法生成的包装器。
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