論文の概要: A concise method for feature selection via normalized frequencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05814v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 15:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 19:55:42.778868
• Title: A concise method for feature selection via normalized frequencies
• Title（参考訳）: 正規化周波数による特徴選択の簡潔化
• Authors: Song Tan, Xia He
• Abstract要約: 本稿では,普遍的特徴選択のための簡潔な手法を提案する。 提案手法は, フィルタ法とラッパー法を融合して行う。 評価結果から,提案手法は,精度,精度,リコール,Fスコア,AUCの点で,いくつかの最先端技術に優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Feature selection is an important part of building a machine learning model. By eliminating redundant or misleading features from data, the machine learning model can achieve better performance while reducing the demand on com-puting resources. Metaheuristic algorithms are mostly used to implement feature selection such as swarm intelligence algorithms and evolutionary algorithms. However, they suffer from the disadvantage of relative complexity and slowness. In this paper, a concise method is proposed for universal feature selection. The proposed method uses a fusion of the filter method and the wrapper method, rather than a combination of them. In the method, one-hoting encoding is used to preprocess the dataset, and random forest is utilized as the classifier. The proposed method uses normalized frequencies to assign a value to each feature, which will be used to find the optimal feature subset. Furthermore, we propose a novel approach to exploit the outputs of mutual information, which allows for a better starting point for the experiments. Two real-world dataset in the field of intrusion detection were used to evaluate the proposed method. The evaluation results show that the proposed method outperformed several state-of-the-art related works in terms of accuracy, precision, recall, F-score and AUC.
• Abstract（参考訳）: 特徴選択は、機械学習モデルを構築する上で重要な部分である。 データから冗長あるいは誤解を招く機能を排除することによって、機械学習モデルは、計算リソースの需要を減らしながら、より良いパフォーマンスを達成することができる。 メタヒューリスティックアルゴリズムは主に、Swarmインテリジェンスアルゴリズムや進化アルゴリズムのような特徴選択を実装するために使用される。 しかし、それらは相対的な複雑さと遅さの欠点に苦しんでいる。 本稿では,普遍的特徴選択のための簡潔な手法を提案する。 提案手法はフィルタ法とラッパー法の融合を利用したものである。 この方法は、データセットを前処理するためにワンホットエンコーディングを使用し、ランダムフォレストを分類器として利用する。 提案手法では、正規化周波数を用いて各特徴に値を割り当て、最適な特徴部分集合を見つける。 さらに,実験の出発点として,相互情報の出力を活用する新しい手法を提案する。 提案手法の評価には,侵入検出分野における実世界の2つのデータセットを用いた。 評価の結果,提案手法は精度,精度,リコール,f-score,aucの点で最先端関連作品よりも優れていた。

関連論文リスト

• A Contrast Based Feature Selection Algorithm for High-dimensional Data set in Machine Learning [9.596923373834093]
  本稿では,異なるクラス間で示される相違点に基づいて識別的特徴を抽出する新しいフィルタ特徴選択手法であるContrastFSを提案する。 提案手法の有効性と有効性について検証し,提案手法が無視可能な計算で良好に動作することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T05:32:35Z)
• Towards Free Data Selection with General-Purpose Models [71.92151210413374]
  望ましいデータ選択アルゴリズムは、限られたアノテーション予算の有用性を最大化するために、最も情報性の高いサンプルを効率的に選択することができる。 アクティブな学習手法で表現された現在のアプローチは、通常、時間を要するモデルのトレーニングとバッチデータ選択を繰り返し繰り返す、面倒なパイプラインに従う。 FreeSelは重いバッチ選択プロセスをバイパスし、効率を大幅に改善し、既存のアクティブラーニングメソッドよりも530倍高速である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T15:50:14Z)
• Compactness Score: A Fast Filter Method for Unsupervised Feature Selection [66.84571085643928]
  本稿では,CSUFS (Compactness Score) と呼ばれる高速な教師なし特徴選択手法を提案する。 提案アルゴリズムは既存のアルゴリズムよりも正確で効率的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T13:01:37Z)
• Machine Learning for Online Algorithm Selection under Censored Feedback [71.6879432974126]
  オンラインアルゴリズム選択(OAS)では、アルゴリズム問題クラスのインスタンスがエージェントに次々に提示され、エージェントは、固定された候補アルゴリズムセットから、おそらく最高のアルゴリズムを迅速に選択する必要がある。 SAT(Satisfiability)のような決定問題に対して、品質は一般的にアルゴリズムのランタイムを指す。 本研究では,OASのマルチアームバンディットアルゴリズムを再検討し,この問題に対処する能力について議論する。 ランタイム指向の損失に適応し、時間的地平線に依存しない空間的・時間的複雑さを維持しながら、部分的に検閲されたデータを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T18:10:52Z)
• Local policy search with Bayesian optimization [73.0364959221845]
  強化学習は、環境との相互作用によって最適な政策を見つけることを目的としている。 局所探索のための政策勾配は、しばしばランダムな摂動から得られる。 目的関数の確率モデルとその勾配を用いたアルゴリズムを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-22T16:07:02Z)
• Low-rank Dictionary Learning for Unsupervised Feature Selection [11.634317251468968]
  低ランク表現に辞書学習のアイデアを適用することで、教師なしの新たな特徴選択手法を導入する。 非教師付き特徴選択のための統一目的関数は、$ell_2,1$-norm正規化によってスパースな方法で提案される。 実験の結果,提案手法は最先端のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-21T13:39:10Z)
• Estimating leverage scores via rank revealing methods and randomization [50.591267188664666]
  任意のランクの正方形密度あるいはスパース行列の統計レバレッジスコアを推定するアルゴリズムについて検討した。 提案手法は,高密度およびスパースなランダム化次元性還元変換の合成と階調明細化法を組み合わせることに基づく。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T19:21:55Z)
• Sparse PCA via $l_{2,p}$-Norm Regularization for Unsupervised Feature Selection [138.97647716793333]
  再構成誤差を$l_2,p$ノルム正規化と組み合わせることで,単純かつ効率的な特徴選択手法を提案する。 提案する非教師付きモデルを解くための効率的な最適化アルゴリズムを提案し,アルゴリズムの収束と計算の複雑さを理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T04:08:38Z)
• Quick and Robust Feature Selection: the Strength of Energy-efficient Sparse Training for Autoencoders [4.561081324313315]
  データセットの最も重要な属性を識別する機能選択は、この問題の解決策として導入されている。 既存の特徴選択法のほとんどは、計算的に非効率である。 本稿では,教師なし特徴選択のための新しいフレキシブルな手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T15:05:15Z)
• Optimizing Speech Emotion Recognition using Manta-Ray Based Feature Selection [1.4502611532302039]
  既存の特徴抽出手法を用いて抽出した特徴の連結により,分類精度が向上することを示す。 また,音声感情認識タスクにおけるマンタレイ最適化の新たな応用を行い,その結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-18T16:09:34Z)
• IVFS: Simple and Efficient Feature Selection for High Dimensional Topology Preservation [33.424663018395684]
  本稿では,サンプル類似性保存を向上する簡易かつ効果的な特徴選択アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは、全データの対距離と位相パターンを適切に保存することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T23:05:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。