論文の概要: Multi-Objective Evolutionary approach for the Performance Improvement of
Learners using Ensembling Feature selection and Discretization Technique on
Medical data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.07478v1
- Date: Thu, 16 Apr 2020 06:32:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 21:01:39.785140
- Title: Multi-Objective Evolutionary approach for the Performance Improvement of
Learners using Ensembling Feature selection and Discretization Technique on
Medical data
- Title(参考訳): 医用データにおける特徴選択と離散化技術を用いた学習者のパフォーマンス向上のための多目的進化的アプローチ
- Authors: Deepak Singh, Dilip Singh Sisodia, Pradeep Singh
- Abstract要約: 本稿では,新しい多目的型次元還元フレームワークを提案する。
これは、特徴選択と離散化を行うためのアンサンブルモデルとして、離散化と特徴縮小の両方を組み込んでいる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.121462458089143
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Biomedical data is filled with continuous real values; these values in the
feature set tend to create problems like underfitting, the curse of
dimensionality and increase in misclassification rate because of higher
variance. In response, pre-processing techniques on dataset minimizes the side
effects and have shown success in maintaining the adequate accuracy. Feature
selection and discretization are the two necessary preprocessing steps that
were effectively employed to handle the data redundancies in the biomedical
data. However, in the previous works, the absence of unified effort by
integrating feature selection and discretization together in solving the data
redundancy problem leads to the disjoint and fragmented field. This paper
proposes a novel multi-objective based dimensionality reduction framework,
which incorporates both discretization and feature reduction as an ensemble
model for performing feature selection and discretization. Selection of optimal
features and the categorization of discretized and non-discretized features
from the feature subset is governed by the multi-objective genetic algorithm
(NSGA-II). The two objective, minimizing the error rate during the feature
selection and maximizing the information gain while discretization is
considered as fitness criteria.
- Abstract(参考訳): 生物医学的データは連続的な実数値で満たされており、これらの特徴集合の値は、不適合や次元の呪い、分散度が高いため誤分類率の増加といった問題を引き起こす傾向がある。
これに対し、データセットの事前処理技術は副作用を最小限に抑え、適切な精度を維持することに成功した。
特徴の選択と離散化は、バイオメディカルデータのデータの冗長性を扱うために効果的に用いられた2つの前処理ステップである。
しかし、従来の研究では、データ冗長性の問題を解決するために特徴選択と離散化を統合した統一的な努力が欠如しており、不連続で断片化された分野に繋がる。
本稿では,特徴選択と離散化を行うアンサンブルモデルとして,離散化と特徴縮小の両方を組み込んだ,新しい多目的ベース次元低減フレームワークを提案する。
多目的遺伝的アルゴリズム(NSGA-II)により、最適な特徴の選択と特徴サブセットからの識別・非識別特徴の分類が制御される。
2つの目的は、特徴選択中の誤り率を最小化し、離散化をしながら情報ゲインを最大化することである。
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