論文の概要: EasyFS: an Efficient Model-free Feature Selection Framework via Elastic Transformation of Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05954v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 09:25:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 14:19:52.509634
• Title: EasyFS: an Efficient Model-free Feature Selection Framework via Elastic Transformation of Features
• Title（参考訳）: EasyFS: 機能の弾性変換による効率的なモデルフリー機能選択フレームワーク
• Authors: Jianming Lv, Sijun Xia, Depin Liang, Wei Chen
• Abstract要約: 本稿では,従来のモデル認識手法よりも優れた性能を実現するために,機能拡張と圧縮による効率的なモデルフリー特徴選択フレームワーク,すなわちEasyFSを提案する。 21の異なるデータセットの実験では、EasyFSは回帰タスクの10.9%、分類タスクの5.7%で最先端のメソッドよりも優れており、時間の94%以上を節約している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.503238425293754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional model-free feature selection methods treat each feature independently while disregarding the interrelationships among features, which leads to relatively poor performance compared with the model-aware methods. To address this challenge, we propose an efficient model-free feature selection framework via elastic expansion and compression of the features, namely EasyFS, to achieve better performance than state-of-the-art model-aware methods while sharing the characters of efficiency and flexibility with the existing model-free methods. In particular, EasyFS expands the feature space by using the random non-linear projection network to achieve the non-linear combinations of the original features, so as to model the interrelationships among the features and discover most correlated features. Meanwhile, a novel redundancy measurement based on the change of coding rate is proposed for efficient filtering of redundant features. Comprehensive experiments on 21 different datasets show that EasyFS outperforms state-of-the art methods up to 10.9\% in the regression tasks and 5.7\% in the classification tasks while saving more than 94\% of the time.
• Abstract（参考訳）: 従来のモデルフリーな特徴選択手法は、特徴間の相互関係を無視しながら、各特徴を独立して扱う。 この課題に対処するために,従来のモデルフリー手法と効率性と柔軟性を両立させながら,最先端のモデルアウェア方式よりも優れた性能を実現するために,機能の拡張と圧縮による効率的なモデルフリー特徴選択フレームワークを提案する。 特に、EasyFSは、ランダムな非線形投影ネットワークを用いて、元の特徴の非線形結合を達成し、特徴間の相互関係をモデル化し、最も相関した特徴を発見することで、特徴空間を拡張する。 一方,冗長な特徴の効率的なフィルタリングのために,符号化速度の変化に基づく冗長性測定手法を提案する。 21の異なるデータセットに関する総合的な実験によると、EasyFSは回帰タスクで10.9\%、分類タスクで5.7\%、そして94\%以上の時間を節約している。

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