論文の概要: Sequential Feature Classification in the Context of Redundancies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00658v2
• Date: Wed, 15 Apr 2020 23:09:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 18:09:40.586531
• Title: Sequential Feature Classification in the Context of Redundancies
• Title（参考訳）: 冗長性文脈における逐次的特徴分類
• Authors: Lukas Pfannschmidt, Barbara Hammer
• Abstract要約: 全関連特徴選択の問題は、保存された冗長性のある関連する特徴を見つけることである。 この問題を解決するための近似はいくつか存在するが、強い関係と弱い関係を区別できるのは1つだけである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.132423340684568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of all-relevant feature selection is concerned with finding a relevant feature set with preserved redundancies. There exist several approximations to solve this problem but only one could give a distinction between strong and weak relevance. This approach was limited to the case of linear problems. In this work, we present a new solution for this distinction in the non-linear case through the use of random forest models and statistical methods.
• Abstract（参考訳）: 全関連特徴選択の問題は、保存された冗長性のある関連する特徴を見つけることである。 この問題を解決するための近似はいくつか存在するが、強い関係と弱い関係を区別できるのは1つだけである。 このアプローチは線形問題の場合に限定された。 本研究では,ランダムフォレストモデルと統計的手法を用いて,非線形の場合におけるこの区別に対する新しい解を提案する。

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