論文の概要: Feature subset selection for Big Data via Chaotic Binary Differential
Evolution under Apache Spark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03795v1
- Date: Tue, 8 Feb 2022 11:39:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 09:03:30.758740
- Title: Feature subset selection for Big Data via Chaotic Binary Differential
Evolution under Apache Spark
- Title（参考訳）: Apache Sparkによるカオスバイナリ微分進化によるビッグデータの特徴サブセット選択
- Authors: Yelleti Vivek, Vadlamani Ravi and P. Radhakrishna
- Abstract要約: 本稿では,基数とAUCを含む新しい乗法的単一目的関数を提案する。
二項微分進化(BDE)にロジスティックおよびテントカオス写像を組み込み、それをカオス二項微分進化(CBDE)と命名した。
その結果,P-CBDE-iS(Chaotic Binary Differential Evolution)とP-CBDE-iS(Chaotic Binary Differential Evolution)により,より高品質な特徴部分集合が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.241208172557663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Feature subset selection (FSS) using a wrapper approach is essentially a
combinatorial optimization problem having two objective functions namely
cardinality of the selected-feature-subset, which should be minimized and the
corresponding area under the ROC curve (AUC) to be maximized. In this research
study, we propose a novel multiplicative single objective function involving
cardinality and AUC. The randomness involved in the Binary Differential
Evolution (BDE) may yield less diverse solutions thereby getting trapped in
local minima. Hence, we embed Logistic and Tent chaotic maps into the BDE and
named it as Chaotic Binary Differential Evolution (CBDE). Designing a scalable
solution to the FSS is critical when dealing with high-dimensional and
voluminous datasets. Hence, we propose a scalable island (iS) based
parallelization approach where the data is divided into multiple
partitions/islands thereby the solution evolves individually and gets combined
eventually in a migration strategy. The results empirically show that the
proposed parallel Chaotic Binary Differential Evolution (P-CBDE-iS) is able to
find the better quality feature subsets than the Parallel Bi-nary Differential
Evolution (P-BDE-iS). Logistic Regression (LR) is used as a classifier owing to
its simplicity and power. The speedup attained by the proposed parallel
approach signifies the importance.
- Abstract（参考訳）: ラッパーアプローチを用いた特徴部分選択(FSS)は、基本的には、選択された特徴サブセットの濃度とROC曲線(AUC)の対応する領域を最大化する2つの目的関数を持つ組合せ最適化問題である。
本研究では,基数とAUCを含む新しい乗法的単一目的関数を提案する。
バイナリ微分進化(BDE)に関わるランダム性は、より多様な解をもたらすため、局所的なミニマに閉じ込められる可能性がある。
したがって、ロジスティック写像とテント写像をBDEに埋め込んで、それをCBDE(Chaotic Binary Differential Evolution)と名付けた。
FSSに対するスケーラブルなソリューションの設計は、高次元および高輝度なデータセットを扱う上で極めて重要である。
そこで本研究では,複数のパーティション/ランドに分割し,個別にソリューションを進化させ,最終的に移行戦略に組み込む,スケーラブルな島(iS)ベースの並列化手法を提案する。
その結果, 並列二項微分進化(P-CBDE-iS)は並列二項微分進化(P-BDE-iS)よりも良質な特徴部分集合を見出すことができた。
ロジスティック回帰(LR)はその単純さと威力のために分類器として使用される。
提案手法によって達成されたスピードアップは,その重要性を示す。
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