論文の概要: Feature Selection with Distance Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00046v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 19:00:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 17:51:14.765765
• Title: Feature Selection with Distance Correlation
• Title（参考訳）: 距離相関を考慮した特徴選択
• Authors: Ranit Das, Gregor Kasieczka and David Shih
• Abstract要約: 距離相関に基づく特徴選択法(DisCo)を提案する。 7000以上のエネルギーフローの集合から特徴を抽出するために本手法を用いることで,より深いアーキテクチャの性能に適合できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Choosing which properties of the data to use as input to multivariate decision algorithms -- a.k.a. feature selection -- is an important step in solving any problem with machine learning. While there is a clear trend towards training sophisticated deep networks on large numbers of relatively unprocessed inputs (so-called automated feature engineering), for many tasks in physics, sets of theoretically well-motivated and well-understood features already exist. Working with such features can bring many benefits, including greater interpretability, reduced training and run time, and enhanced stability and robustness. We develop a new feature selection method based on Distance Correlation (DisCo), and demonstrate its effectiveness on the tasks of boosted top- and $W$-tagging. Using our method to select features from a set of over 7,000 energy flow polynomials, we show that we can match the performance of much deeper architectures, by using only ten features and two orders-of-magnitude fewer model parameters.
• Abstract（参考訳）: 特徴選択と呼ばれる多変量決定アルゴリズムの入力として使用するデータのプロパティを選択することは、機械学習で問題を解決するための重要なステップである。 比較的未処理な入力(いわゆる自動特徴工学)で高度なディープ・ネットワークを訓練する傾向は明らかであるが、物理学の多くのタスクでは、理論上はよく動機付けられ、よく理解された特徴がすでに存在している。 このような機能の開発には、解釈性の向上、トレーニングと実行時間の削減、安定性と堅牢性の向上など、多くのメリットがある。 本研究では,距離相関(disco)に基づく新しい特徴選択法を開発し,その効果をトップタグとw$タグで示す。 7,000以上のエネルギーフロー多項式の組から特徴を選択する手法を用いて,10個の特徴と2つの桁のモデルパラメータを用いることで,より深いアーキテクチャの性能に適合することを示す。

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