Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Feature Selection

論文の概要: Quantum Feature Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13261v1
Date: Thu, 24 Mar 2022 16:22:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-28 14:43:46.280780
Title: Quantum Feature Selection
Title（参考訳）: 量子特徴選択
Authors: Sascha M\"ucke, Raoul Heese, Sabine M\"uller, Moritz Wolter and Nico Piatkowski
Abstract要約: 機械学習では、より少ない機能がモデルの複雑さを減少させる。本稿では,2次非制約二元最適化問題に基づく特徴選択アルゴリズムを提案する。反復法や欲求法とは対照的に、我々の直接的なアプローチは高品質な解をもたらす。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5934039615414615
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In machine learning, fewer features reduce model complexity. Carefully assessing the influence of each input feature on the model quality is therefore a crucial preprocessing step. We propose a novel feature selection algorithm based on a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) problem, which allows to select a specified number of features based on their importance and redundancy. In contrast to iterative or greedy methods, our direct approach yields higherquality solutions. QUBO problems are particularly interesting because they can be solved on quantum hardware. To evaluate our proposed algorithm, we conduct a series of numerical experiments using a classical computer, a quantum gate computer and a quantum annealer. Our evaluation compares our method to a range of standard methods on various benchmark datasets. We observe competitive performance.
Abstract（参考訳）: 機械学習では、モデルの複雑さを減らす機能が少ない。したがって、各入力特徴がモデル品質に与える影響を慎重に評価することは、重要な前処理ステップである。本稿では,2次非制約バイナリ最適化(QUBO)問題に基づく特徴選択アルゴリズムを提案する。反復的あるいは欲深い方法とは対照的に、私たちの直接的なアプローチは高品質なソリューションを生み出します。 QUBO問題は量子ハードウェア上で解決できるので特に興味深い。提案アルゴリズムを評価するために,古典計算機,量子ゲートコンピュータ,および量子アニールを用いた数値実験を行った。提案手法を,各種ベンチマークデータセット上での各種標準手法と比較した。私たちは競争パフォーマンスを観察します。

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