論文の概要: An Evolutionary Correlation-aware Feature Selection Method for
Classification Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13082v1
- Date: Sat, 16 Oct 2021 20:20:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-31 09:26:31.730702
- Title: An Evolutionary Correlation-aware Feature Selection Method for
Classification Problems
- Title（参考訳）: 分類問題に対する進化的相関認識特徴選択法
- Authors: Motahare Namakin, Modjtaba Rouhani, Mostafa Sabzekar
- Abstract要約: 本稿では,3つの目標を達成するために分布推定アルゴリズムを提案する。
第一に、EDAの拡張として、適合度関数に基づいて競合する各イテレーションにおいて、提案手法は2つの個人しか生成しない。
第二に、各イテレーションにおける個人の機能数を決定するためのガイド技術を提供する。
本論文の主な貢献として,各特徴の重要さだけでなく,特徴間の相互作用についても考察できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2550305883611244
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The population-based optimization algorithms have provided promising results
in feature selection problems. However, the main challenges are high time
complexity. Moreover, the interaction between features is another big challenge
in FS problems that directly affects the classification performance. In this
paper, an estimation of distribution algorithm is proposed to meet three goals.
Firstly, as an extension of EDA, the proposed method generates only two
individuals in each iteration that compete based on a fitness function and
evolve during the algorithm, based on our proposed update procedure. Secondly,
we provide a guiding technique for determining the number of features for
individuals in each iteration. As a result, the number of selected features of
the final solution will be optimized during the evolution process. The two
mentioned advantages can increase the convergence speed of the algorithm.
Thirdly, as the main contribution of the paper, in addition to considering the
importance of each feature alone, the proposed method can consider the
interaction between features. Thus, it can deal with complementary features and
consequently increase classification performance. To do this, we provide a
conditional probability scheme that considers the joint probability
distribution of selecting two features. The introduced probabilities
successfully detect correlated features. Experimental results on a synthetic
dataset with correlated features prove the performance of our proposed approach
facing these types of features. Furthermore, the results on 13 real-world
datasets obtained from the UCI repository show the superiority of the proposed
method in comparison with some state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: 人口ベース最適化アルゴリズムは特徴選択問題において有望な結果をもたらした。
しかし、主な課題は、高時間の複雑さである。
さらに、機能間の相互作用は、分類性能に直接影響を与えるFS問題におけるもう一つの大きな課題である。
本稿では,分布アルゴリズムの3つの目標を満たした推定手法を提案する。
第一に,提案手法はedaの拡張として,提案手法が提案する更新手順に基づき,適応関数に基づいて競争し,アルゴリズム中に進化するイテレーション毎に2個のみを生成する。
第二に、各イテレーションにおける個人の機能数を決定するためのガイド技術を提供する。
その結果、最終ソリューションの選択された特徴の数は、進化過程中に最適化される。
2つの利点はアルゴリズムの収束速度を向上させることである。
第3に,本論文の主な貢献として,各特徴の重要性を考えることに加えて,提案手法では特徴間の相互作用を考察できる。
これにより、補完的な特徴に対処でき、その結果分類性能が向上する。
そこで本研究では,2つの特徴の同時確率分布を考慮した条件付き確率スキームを提案する。
導入された確率は相関した特徴をうまく検出する。
相関した特徴を持つ合成データセットの実験結果から,これらの特徴に直面する提案手法の有効性が証明された。
さらに、UCIレポジトリから得られた13の実世界のデータセットの結果は、いくつかの最先端手法と比較して提案手法の優位性を示している。
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