Задача отбора наиболее информативных признаков в статье сведена к задаче
оптимизации функционала среднего риска, максимизация которого экви-
валентна максимизации информационного расстояния между распреде-
лениями признаков в двух классах. Авторами описывается процедура максимиза-
ции функционала среднего риска через эмпирический риск, расхождение
между которыми оценивается с использованием pадемахеровской слож-
ности. Предложенная методика эффективно применена к задачам выбора
параметров, значимых при разделении состояний производственных про-
цессов. Приводится экспериментальное сравнение разработанного метода
с другими широко известными методами отбора признаков.
