論文の概要: Feature Selection Library (MATLAB Toolbox)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1607.01327v7
• Date: Wed, 21 Feb 2024 12:58:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 23:51:09.772611
• Title: Feature Selection Library (MATLAB Toolbox)
• Title（参考訳）: 機能選択ライブラリ(matlabツールボックス)
• Authors: Giorgio Roffo
• Abstract要約: Feature Selection Library (FSLib) は、機能選択のためのアルゴリズムの包括的なライブラリである。 FSLibはフィルタ、組み込み、ラッパーメソッドを提供し、特定の問題要件に合わせて最適な機能選択を可能にする。 FSLibは、関連する機能サブセットの選択を容易にすることで、次元の呪いにも対処している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2058143465239939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Feature Selection Library (FSLib) signifies a notable progression in machine learning and data mining for MATLAB users, emphasizing the critical role of Feature Selection (FS) in enhancing model efficiency and effectiveness by pinpointing essential features for specific tasks. FSLib's contributions are comprehensive, tackling various FS challenges. It offers a wide array of FS algorithms, including filter, embedded, and wrapper methods, allowing for optimal feature selection tailored to specific problem requirements. Filter methods prioritize intrinsic feature properties, embedded methods integrate selection within the training process, and wrapper methods evaluate features based on model performance, catering to diverse modeling approaches. FSLib also addresses the curse of dimensionality by facilitating the selection of relevant feature subsets, thereby reducing data dimensionality, lessening computational demands, and potentially improving model generalizability. Furthermore, by eliminating superfluous features, FSLib streamlines the learning process, enhancing model training efficiency and scalability. This targeted selection process not only accelerates model development but also bolsters model accuracy, precision, and recall by concentrating on crucial information. Additionally, FSLib enhances data interpretability, offering insights into data structure through the identification of significant features, thereby aiding in pattern discovery and understanding. In essence, FSLib extends beyond simple feature selection, providing a comprehensive framework that augments the entire machine learning and data mining workflow. By presenting an extensive selection of algorithms, mitigating dimensional challenges, expediting learning, improving model metrics, and fostering data insight, FSLib emerges as an instrumental resource in the evolution of machine learning research and practice.
• Abstract（参考訳）: 機能選択ライブラリ(fslib)は、matlabユーザのための機械学習とデータマイニングにおける注目すべき進歩を示し、特定のタスクに必須の機能を特定することによって、モデル効率と有効性を高めるための機能選択(fs)の重要な役割を強調している。 FSLibのコントリビューションは包括的であり、さまざまなFS課題に対処している。 フィルタ、組込み、ラッパーメソッドを含む幅広いFSアルゴリズムを提供し、特定の問題要求に合わせて最適な特徴選択を可能にする。 フィルタ手法は固有の特徴特性を優先し,組込み手法はトレーニングプロセス内での選択を統合し,ラッパー手法はモデル性能に基づいて特徴を評価する。 FSLibは、関連する特徴部分集合の選択を容易にし、データ次元を減らし、計算要求を減らし、モデル一般化性を改善することで、次元の呪いにも対処する。 さらに、過剰な機能を排除することによって、FSLibは学習プロセスを合理化し、モデルのトレーニング効率とスケーラビリティを向上させる。 このターゲット選択プロセスは、モデル開発を加速するだけでなく、重要な情報に集中することによって、モデルの精度、精度、リコールを促進する。 さらにFSLibは、データ解釈可能性を強化し、重要な特徴の識別を通じてデータ構造に関する洞察を提供し、パターンの発見と理解を支援する。 基本的にFSLibは、単純な機能選択を超えて、マシンラーニングとデータマイニングワークフロー全体を拡張した包括的なフレームワークを提供する。 アルゴリズムの広範な選択、次元的課題の緩和、学習の迅速化、モデルメトリクスの改善、データ洞察の促進によって、FSLibは、機械学習の研究と実践の進化における重要なリソースとして現れます。

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