大多数机器学习方法和算法给出了预测性能的高优先级，这可能并不总是对应于用户的优先级。在许多情况下，从工程到遗传学的不同领域的从业者和研究人员都需要尤其是在例如并非所有属性可用的环境中的结果的解释和可重复性。因此，需要使机器学习算法的输出更加解释，并提供用户可以根据属性可用性选择的“等价”学习者（在预测性能方面）来进行测试和/或利用这些学习者以获取预测/诊断目的。为了解决这些需求，我们建议研究一个组合筛选和包装方法方法的过程，这些过程基于用户指定的学习方法，贪婪地探讨了属性空间，以找到稀疏的学习者库，随后的低数据收集和存储成本。这种新方法（i）提供了可以容易解释的低维网络，并且（ii）基于具有相同预测功率的强大学习者的属性组合的多样性提高结果的潜在可重量。我们称这种算法“稀疏包装算法”（SWAG）。
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