論文の概要: Orthogonal Least Squares Based Fast Feature Selection for Linear Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08539v1
• Date: Thu, 21 Jan 2021 10:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 08:03:34.166012
• Title: Orthogonal Least Squares Based Fast Feature Selection for Linear Classification
• Title（参考訳）: 直交最小角形を用いた線形分類のための高速特徴選択
• Authors: Sikai Zhang, Zi-Qiang Lang
• Abstract要約: 両項分類と多項分類の両方において, 直交小角(OLS)に基づく特徴選択法を提案する。 Squared Orthogonal Correlation Coefficient(SOCC)はOLSのエラー低減率(ERR)に基づいて定義され、機能ランキング基準として使用されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: An Orthogonal Least Squares (OLS) based feature selection method is proposed for both binomial and multinomial classification. The novel Squared Orthogonal Correlation Coefficient (SOCC) is defined based on Error Reduction Ratio (ERR) in OLS and used as the feature ranking criterion. The equivalence between the canonical correlation coefficient, Fisher's criterion, and the sum of the SOCCs is revealed, which unveils the statistical implication of ERR in OLS for the first time. It is also shown that the OLS based feature selection method has speed advantages when applied for greedy search. The proposed method is comprehensively compared with the mutual information based feature selection methods in 2 synthetic and 7 real world datasets. The results show that the proposed method is always in the top 5 among the 10 candidate methods. Besides, the proposed method can be directly applied to continuous features without discretisation, which is another significant advantage over mutual information based methods.
• Abstract（参考訳）: 直交最小二乗法(ols)に基づく特徴選択法を,二項分類と多項分類の両方に対して提案する。 新規な正方形相関係数(SOCC)は、OLSの誤差削減比(ERR)に基づいて定義され、特徴ランキング基準として使用される。 標準相関係数,フィッシャーの基準,SOCCの和の等価性を明らかにし,初めてORSにおけるERRの統計的含意を明らかにした。 また,OLSに基づく特徴選択法は,欲求探索に適用した場合の速度優位性を示した。 提案手法は、2つの合成データと7つの実世界データセットにおける相互情報に基づく特徴選択手法と包括的に比較される。 その結果,提案手法は10の候補手法のうち,常に上位5位にあることがわかった。 さらに,提案手法は離散化を伴わずに連続的な特徴に対して直接適用することが可能であり,相互情報に基づく手法よりも大きな利点がある。

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