論文の概要: Elastic Net based Feature Ranking and Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14982v1
• Date: Wed, 30 Dec 2020 00:08:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-18 05:55:26.685378
• Title: Elastic Net based Feature Ranking and Selection
• Title（参考訳）: 弾性ネットによる特徴ランク付けと選択
• Authors: Shaode Yu, Haobo Chen, Hang Yu, Zhicheng Zhang, Xiaokun Liang, Wenjian Qin, Yaoqin Xie, Ping Shi
• Abstract要約: 直感的なアイデアは、データ分割と弾性ネットベースの機能選択の複数回の終わりに置かれます。 選択された特徴の頻度に関係し、特徴の重要性を示す指標として周波数を使用する。 elastic netとの競争力や優れたパフォーマンスを実現し、より少ない機能の一貫した選択を実現します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.289190508925875
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature selection is important in data representation and intelligent diagnosis. Elastic net is one of the most widely used feature selectors. However, the features selected are dependant on the training data, and their weights dedicated for regularized regression are irrelevant to their importance if used for feature ranking, that degrades the model interpretability and extension. In this study, an intuitive idea is put at the end of multiple times of data splitting and elastic net based feature selection. It concerns the frequency of selected features and uses the frequency as an indicator of feature importance. After features are sorted according to their frequency, linear support vector machine performs the classification in an incremental manner. At last, a compact subset of discriminative features is selected by comparing the prediction performance. Experimental results on breast cancer data sets (BCDR-F03, WDBC, GSE 10810, and GSE 15852) suggest that the proposed framework achieves competitive or superior performance to elastic net and with consistent selection of fewer features. How to further enhance its consistency on high-dimension small-sample-size data sets should be paid more attention in our future work. The proposed framework is accessible online (https://github.com/NicoYuCN/elasticnetFR).
• Abstract（参考訳）: 特徴選択はデータ表現とインテリジェントな診断において重要である。 Elastic netは最も広く使われている機能セレクタの1つである。 しかしながら、選択された特徴はトレーニングデータに依存しており、正規化回帰専用の重み付けは、特徴ランキングに使用される場合の重要性に関係せず、モデル解釈可能性と拡張性が低下する。 本研究では,データ分割と弾性ネットによる特徴選択を複数回行った結果,直感的なアイデアが得られた。 選択された特徴の頻度に関係し、特徴の重要性を示す指標として周波数を使用する。 特徴量を周波数順にソートした後、線形支持ベクトルマシンは漸進的に分類を行う。 最終的に、予測性能を比較して識別特徴のコンパクトなサブセットを選択する。 乳がんデータセット (BCDR-F03, WDBC, GSE 10810, GSE 15852) の実験結果から, 提案フレームワークは弾力性ネットに対する競争力や優れた性能を達成し, より少ない特徴を連続的に選択できることが示唆された。 高次元の小型データセットの一貫性をさらに強化するには、今後の作業にもっと注意を払う必要がある。 提案されたフレームワークはオンラインでアクセスできる(https://github.com/nicoyucn/elasticnetfr)。

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