論文の概要: Migrating Birds Optimization-Based Feature Selection for Text Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10270v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 08:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-28 16:17:14.883995
• Title: Migrating Birds Optimization-Based Feature Selection for Text Classification
• Title（参考訳）: テキスト分類のための鳥の最適化に基づく特徴選択
• Authors: Cem Kaya, Zeynep Hilal Kilimci, Mitat Uysal, Murat Kaya
• Abstract要約: MBO-NBは、多数の特徴を持つテキスト分類における特徴選択問題に対処する新しいアプローチである。 本実験は,MBO-NBが既存技術に比べて機能低下に優れることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4915744683251149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This research introduces a novel approach, MBO-NB, that leverages Migrating Birds Optimization (MBO) coupled with Naive Bayes as an internal classifier to address feature selection challenges in text classification having large number of features. Focusing on computational efficiency, we preprocess raw data using the Information Gain algorithm, strategically reducing the feature count from an average of 62221 to 2089. Our experiments demonstrate MBO-NB's superior effectiveness in feature reduction compared to other existing techniques, emphasizing an increased classification accuracy. The successful integration of Naive Bayes within MBO presents a well-rounded solution. In individual comparisons with Particle Swarm Optimization (PSO), MBO-NB consistently outperforms by an average of 6.9% across four setups. This research offers valuable insights into enhancing feature selection methods, providing a scalable and effective solution for text classification
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,Naive Bayesと組み合わせたMBO-NB(Migrating Birds Optimization)を内部分類器として活用し,多数の特徴を有するテキスト分類における特徴選択問題に対処する手法を提案する。 計算効率に着目し,情報ゲインアルゴリズムを用いて生データを前処理し,特徴量を平均62221から2089まで戦略的に削減する。 本実験は,従来の手法に比べて機能削減においてmbo-nbが優れていることを示し,分類精度の向上を強調する。 MBO内のネイブベイズの統合が成功すると、よく取りまとめられた解が得られる。 パーティクルスワーム最適化(PSO)との比較では、MBO-NBは4つの設定で平均6.9%向上している。 本研究は、特徴選択手法の強化に関する貴重な洞察を提供し、テキスト分類のためのスケーラブルで効果的なソリューションを提供する。

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