CFS evaluador de subconjuntos de atributos. Para obtener más información, consultar: Hall, M. A. (1998). Selección de subconjuntos de características basado en la correlación para Aprendizaje Automático. Tesis
presentada en cumplimiento parcial de los requisitos del grado de Doctor en Filosofía de la Universidad de Waikato.
Este operador crea un filtro basado en la medida de performance para un subconjunto de características. Se evalúa el valor de un subconjunto de atributos, considerando la capacidad individual de predicción de cada
característica junto con el grado de redundancia entre ellos. Se prefieren los subconjuntos de características que están altamente correlacionadas con la clase mientras tienen baja intercorrelación.
Este operador se puede aplicar sobre conjuntos de datos numéricos y nominales.
