Fugu-MT 論文翻訳(概要): Synthetic Data for Feature Selection

論文の概要: Synthetic Data for Feature Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03035v1
Date: Sun, 6 Nov 2022 05:57:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-08 17:55:23.897770
Title: Synthetic Data for Feature Selection
Title（参考訳）: 特徴選択のための合成データ
Authors: Firuz Kamalov, Hana Sulieman, Aswani Kumar Cherukuri
Abstract要約: 本稿では,特徴選択アルゴリズムの共通参照点として使用できる合成データセットの集合を提案する。提案したデータセットは、現実のシナリオを模倣するために、エレクトロニクスからの応用に基づいている。データセットはGitHubで公開されており、研究者が機能選択アルゴリズムを評価するために使用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8010446129208155
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Feature selection is an important and active field of research in machine learning and data science. Our goal in this paper is to propose a collection of synthetic datasets that can be used as a common reference point for feature selection algorithms. Synthetic datasets allow for precise evaluation of selected features and control of the data parameters for comprehensive assessment. The proposed datasets are based on applications from electronics in order to mimic real life scenarios. To illustrate the utility of the proposed data we employ one of the datasets to test several popular feature selection algorithms. The datasets are made publicly available on GitHub and can be used by researchers to evaluate feature selection algorithms.
Abstract（参考訳）: 特徴選択は、機械学習とデータサイエンスにおける重要かつ活発な研究分野である。本研究の目的は,特徴選択アルゴリズムの共通参照点として使用できる合成データセットの集合を提案することである。合成データセットは、選択された特徴の正確な評価と総合的な評価のためのデータパラメータの制御を可能にする。提案されたデータセットは、現実のシナリオを模倣するために電子工学の応用に基づいている。提案したデータの有用性を説明するために、いくつかの人気のある特徴選択アルゴリズムをテストするためにデータセットの1つを使用します。データセットはgithubで公開されており、研究者が機能選択アルゴリズムを評価するために使用することができる。

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