論文の概要: Adjusted Measures for Feature Selection Stability for Data Sets with Similar Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12075v1
• Date: Fri, 25 Sep 2020 07:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 22:20:50.414937
• Title: Adjusted Measures for Feature Selection Stability for Data Sets with Similar Features
• Title（参考訳）: 類似特徴を持つデータセットの特徴選択安定性の調整
• Authors: Andrea Bommert and J\"org Rahnenf\"uhrer
• Abstract要約: 既存の対策の欠点を克服する新たな調整された安定対策を導入する。 この結果に基づき, 類似した特徴を交換可能なものとみなす新たな安定度尺度を提案する。
• 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: For data sets with similar features, for example highly correlated features, most existing stability measures behave in an undesired way: They consider features that are almost identical but have different identifiers as different features. Existing adjusted stability measures, that is, stability measures that take into account the similarities between features, have major theoretical drawbacks. We introduce new adjusted stability measures that overcome these drawbacks. We compare them to each other and to existing stability measures based on both artificial and real sets of selected features. Based on the results, we suggest using one new stability measure that considers highly similar features as exchangeable.
• Abstract（参考訳）: 類似した特徴、例えば高度に相関した特徴を持つデータセットの場合、既存の安定性尺度のほとんどは望ましくない方法で振る舞う。 既存の調整された安定性対策、すなわち特徴間の類似性を考慮した安定性対策には、大きな理論的欠点がある。 これらの欠点を克服する新しい調整安定対策を導入する。 それらと,選択した特徴の人工集合と実数集合の両方に基づく既存の安定性尺度との比較を行った。 この結果に基づき, 類似した特徴を交換可能なものとみなす新たな安定度尺度を提案する。

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