Der Wrapper-Ansatz ist eine Form
der Dimensionalitätsreduktion, bei dem einzelne Features selektiv entfernt bzw.
hinzugefügt und die Auswirkungen auf die Performance des Lernalgorithmus
gemessen werden. Je nach Einfluss auf die Performance kann entschieden werden,
ob das jeweilige Feature analyserelevant ist.
