論文の概要: A Matlab Toolbox for Feature Importance Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08737v1
• Date: Tue, 10 Mar 2020 20:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 21:29:43.021637
• Title: A Matlab Toolbox for Feature Importance Ranking
• Title（参考訳）: 機能重要度ランキングのためのmatlabツールボックス
• Authors: Shaode Yu, Zhicheng Zhang, Xiaokun Liang, Junjie Wu, Erlei Zhang, Wenjian Qin, and Yaoqin Xie
• Abstract要約: マットラブツールボックスが提示され、合計30のアルゴリズムが収集される。 各乳房腫瘤に対して15種類の特徴を抽出し, 分類に最適な特徴のサブセットを見出すため, 全ての特徴の組み合わせを検証した。 FIRの有効性を性能比較により分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.448155630418435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: More attention is being paid for feature importance ranking (FIR), in particular when thousands of features can be extracted for intelligent diagnosis and personalized medicine. A large number of FIR approaches have been proposed, while few are integrated for comparison and real-life applications. In this study, a matlab toolbox is presented and a total of 30 algorithms are collected. Moreover, the toolbox is evaluated on a database of 163 ultrasound images. To each breast mass lesion, 15 features are extracted. To figure out the optimal subset of features for classification, all combinations of features are tested and linear support vector machine is used for the malignancy prediction of lesions annotated in ultrasound images. At last, the effectiveness of FIR is analyzed according to performance comparison. The toolbox is online (https://github.com/NicoYuCN/matFIR). In our future work, more FIR methods, feature selection methods and machine learning classifiers will be integrated.
• Abstract（参考訳）: 特に、インテリジェントな診断とパーソナライズド医療のために何千もの特徴を抽出できる場合には、機能重要度ランキング(FIR)により多くの注意が払われている。 多数のFIRアプローチが提案されているが、比較や実環境への応用のために統合されているものはほとんどない。 本研究では,matlabツールボックスを提示し,合計30のアルゴリズムを収集した。 さらに、ツールボックスを163枚の超音波画像のデータベース上で評価する。 各乳房病変に対して,15個の特徴を抽出した。 分類に最適な特徴のサブセットを明らかにするために、全ての特徴の組み合わせをテストし、超音波画像にアノテートされた病変の悪性度予測にリニアサポートベクターマシンを用いる。 最終的に、性能比較に基づいてFIRの有効性を解析する。 ツールボックスはオンライン(https://github.com/NicoYuCN/matFIR)である。 今後の作業では、より多くのFIRメソッド、特徴選択メソッド、機械学習分類器が統合されます。

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