論文の概要: An Evolutionary Multitasking Algorithm with Multiple Filtering for High-Dimensional Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08854v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 12:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 15:36:03.162522
• Title: An Evolutionary Multitasking Algorithm with Multiple Filtering for High-Dimensional Feature Selection
• Title（参考訳）: 高次元特徴選択のための多重フィルタリングを用いた進化的マルチタスクアルゴリズム
• Authors: Lingjie Li, Manlin Xuan, Qiuzhen Lin, Min Jiang, Zhong Ming, Kay Chen Tan
• Abstract要約: 進化的マルチタスキング(EMT)は高次元分類の分野で成功している。 本稿では,高次元分類におけるFSのための新しいEMTを考案し,まず複数のタスクを生成するために異なるフィルタリング手法を採用する。 競争力のあるSwarmは、それらの間の有用な知識を伝達することによって、これらの関連するFSタスクを同時に解決するために修正される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.63977212537738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, evolutionary multitasking (EMT) has been successfully used in the field of high-dimensional classification. However, the generation of multiple tasks in the existing EMT-based feature selection (FS) methods is relatively simple, using only the Relief-F method to collect related features with similar importance into one task, which cannot provide more diversified tasks for knowledge transfer. Thus, this paper devises a new EMT algorithm for FS in high-dimensional classification, which first adopts different filtering methods to produce multiple tasks and then modifies a competitive swarm optimizer to efficiently solve these related tasks via knowledge transfer. First, a diversified multiple task generation method is designed based on multiple filtering methods, which generates several relevant low-dimensional FS tasks by eliminating irrelevant features. In this way, useful knowledge for solving simple and relevant tasks can be transferred to simplify and speed up the solution of the original high-dimensional FS task. Then, a competitive swarm optimizer is modified to simultaneously solve these relevant FS tasks by transferring useful knowledge among them. Numerous empirical results demonstrate that the proposed EMT-based FS method can obtain a better feature subset than several state-of-the-art FS methods on eighteen high-dimensional datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年、進化的マルチタスキング(EMT)は高次元分類の分野で成功している。 しかし、既存のemt-based feature selection (fs) メソッドにおける複数のタスクの生成は比較的簡単であり、relay-fメソッドのみを使用して、1つのタスクに同様の重要度を持つ関連機能を収集する。 そこで本研究では,複数のタスクを生成するために,まず異なるフィルタリング手法を採用し,次に競合するSwarmオプティマイザを改良し,これらのタスクを知識伝達により効率的に解決する,FSの新しいEMTアルゴリズムを提案する。 まず,無関係な特徴を排除し,複数の低次元FSタスクを生成する複数のフィルタリング手法に基づいて多元化多重タスク生成法を設計する。 このように、単純で関連するタスクを解くための有用な知識を伝達して、元の高次元FSタスクの解を簡素化し、高速化することができる。 そして、これらの関連するfsタスクを同時に解決するために競合スワムオプティマイザを変更し、それらの間に有用な知識を転送する。 提案したEMTに基づくFS法は18の高次元データセット上のいくつかの最先端FS法よりも優れた特徴サブセットが得られることを示す実験結果が多数ある。

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