論文の概要: Noise-Augmented Boruta: The Neural Network Perturbation Infusion with Boruta Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09694v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 11:59:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:52:21.015528
• Title: Noise-Augmented Boruta: The Neural Network Perturbation Infusion with Boruta Feature Selection
• Title（参考訳）: 雑音を呈するboruta:boruta特徴選択を伴うニューラルネットワーク摂動注入
• Authors: Hassan Gharoun, Navid Yazdanjoe, Mohammad Sadegh Khorshidi, Amir H. Gandomi
• Abstract要約: 本稿では,影変数に雑音を組み込むことにより,ボルタ特徴選択アルゴリズムに革新的なアプローチを提案する。 4つの公開ベンチマークデータセットの厳密なテストにより、提案手法が従来のボルタアルゴリズムより優れていることが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.298740301623035
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the surge in data generation, both vertically (i.e., volume of data) and horizontally (i.e., dimensionality), the burden of the curse of dimensionality has become increasingly palpable. Feature selection, a key facet of dimensionality reduction techniques, has advanced considerably to address this challenge. One such advancement is the Boruta feature selection algorithm, which successfully discerns meaningful features by contrasting them to their permutated counterparts known as shadow features. However, the significance of a feature is shaped more by the data's overall traits than by its intrinsic value, a sentiment echoed in the conventional Boruta algorithm where shadow features closely mimic the characteristics of the original ones. Building on this premise, this paper introduces an innovative approach to the Boruta feature selection algorithm by incorporating noise into the shadow variables. Drawing parallels from the perturbation analysis framework of artificial neural networks, this evolved version of the Boruta method is presented. Rigorous testing on four publicly available benchmark datasets revealed that this proposed technique outperforms the classic Boruta algorithm, underscoring its potential for enhanced, accurate feature selection.
• Abstract（参考訳）: データ生成の急増により、垂直(すなわちデータの体積)と水平(すなわち次元)の両方が増加し、次元性の呪いの負担はますます緩和されつつある。 次元削減技術の重要な側面である特徴選択は、この問題に対処するためにかなり進歩している。 このような進歩の1つはボルタ特徴選択アルゴリズムであり、シャドウ特徴と呼ばれる置換された特徴と対比することで有意義な特徴を識別することに成功している。 しかし、その特徴の意義は、その本質的な価値よりもデータ全体の特性によってより形作られており、従来のボルタアルゴリズムでは、影の特徴が元の特徴の特徴をよく模倣している。 本稿では,この前提に基づいて,影変数に雑音を組み込むことにより,ボルタ特徴選択アルゴリズムに革新的なアプローチを導入する。 ニューラルネットワークの摂動解析フレームワークから並列を引いて,このボルタ法の進化版を提案する。 4つの公開ベンチマークデータセットでの厳密なテストにより、この手法が従来のborutaアルゴリズムよりも優れており、機能選択の精度が向上する可能性があることが判明した。

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