Fugu-MT 論文翻訳(概要): FSinR: an exhaustive package for feature selection

論文の概要: FSinR: an exhaustive package for feature selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10330v1
Date: Mon, 24 Feb 2020 15:59:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 03:11:25.177627
Title: FSinR: an exhaustive package for feature selection
Title（参考訳）: FSinR: 機能選択のための徹底的なパッケージ
Authors: F. Arag\'on-Roy\'on, A. Jim\'enez-V\'ilchez, A. Arauzo-Azofra, J. M. Ben\'itez
Abstract要約: 本稿では,多種多様なフィルタおよびラッパー手法と探索アルゴリズムを実装したRパッケージFSinRを提案する。このパッケージは、機能のサブセットに関するガイド付き検索の組み合わせで構成される機能選択プロセスを実行することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Feature Selection (FS) is a key task in Machine Learning. It consists in selecting a number of relevant variables for the model construction or data analysis. We present the R package, FSinR, which implements a variety of widely known filter and wrapper methods, as well as search algorithms. Thus, the package provides the possibility to perform the feature selection process, which consists in the combination of a guided search on the subsets of features with the filter or wrapper methods that return an evaluation measure of those subsets. In this article, we also present some examples on the usage of the package and a comparison with other packages available in R that contain methods for feature selection.
Abstract（参考訳）: 特徴選択(FS)は機械学習における重要なタスクである。モデル構築やデータ分析に関連する多くの変数を選択することで構成される。本稿では,広く知られているフィルタおよびラッパーメソッドと検索アルゴリズムを実装したrパッケージであるfsinrを提案する。したがって、パッケージは、機能のサブセットに対するガイド付き検索と、それらのサブセットの評価尺度を返すフィルタまたはラッパーメソッドの組み合わせからなる、機能選択プロセスを実行することができる。本稿では、パッケージの使用例と、機能選択のメソッドを含むRで利用可能な他のパッケージとの比較について述べる。

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