論文の概要: Compact NSGA-II for Multi-objective Feature Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12625v1
• Date: Tue, 20 Feb 2024 01:10:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 17:33:38.577039
• Title: Compact NSGA-II for Multi-objective Feature Selection
• Title（参考訳）: 多目的特徴選択のためのコンパクトNSGA-II
• Authors: Sevil Zanjani Miyandoab, Shahryar Rahnamayan, Azam Asilian Bidgoli
• Abstract要約: 特徴選択を,分類精度を最大化し,選択した特徴数の最小化を目的とした多目的バイナリ最適化タスクとして定義する。 最適な特徴を選択するために,2進圧縮型NSGA-II (CNSGA-II) アルゴリズムを提案する。 我々の知る限りでは、これは特徴選択のために提案された最初のコンパクトな多目的アルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24578723416255746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Feature selection is an expensive challenging task in machine learning and data mining aimed at removing irrelevant and redundant features. This contributes to an improvement in classification accuracy, as well as the budget and memory requirements for classification, or any other post-processing task conducted after feature selection. In this regard, we define feature selection as a multi-objective binary optimization task with the objectives of maximizing classification accuracy and minimizing the number of selected features. In order to select optimal features, we have proposed a binary Compact NSGA-II (CNSGA-II) algorithm. Compactness represents the population as a probability distribution to enhance evolutionary algorithms not only to be more memory-efficient but also to reduce the number of fitness evaluations. Instead of holding two populations during the optimization process, our proposed method uses several Probability Vectors (PVs) to generate new individuals. Each PV efficiently explores a region of the search space to find non-dominated solutions instead of generating candidate solutions from a small population as is the common approach in most evolutionary algorithms. To the best of our knowledge, this is the first compact multi-objective algorithm proposed for feature selection. The reported results for expensive optimization cases with a limited budget on five datasets show that the CNSGA-II performs more efficiently than the well-known NSGA-II method in terms of the hypervolume (HV) performance metric requiring less memory. The proposed method and experimental results are explained and analyzed in detail.
• Abstract（参考訳）: 機能選択は、無関係で冗長な機能を取り除くことを目的とした、機械学習とデータマイニングにおいて、高価な課題である。 これは分類精度の向上に寄与し、分類の予算やメモリ要件、あるいは特徴選択後に実行される他の後処理タスクにも寄与する。 本稿では,分類精度を最大化し,選択した特徴数の最小化を目的とした多目的バイナリ最適化タスクとして特徴選択を定義する。 最適な特徴を選択するために,2値圧縮NSGA-II(CNSGA-II)アルゴリズムを提案する。 コンパクトさは、よりメモリ効率が高いだけでなく、フィットネス評価の回数を減らすために進化アルゴリズムを強化する確率分布である。 最適化プロセス中に2つの個体群を保持する代わりに、提案手法は複数の確率ベクトル(PV)を用いて新しい個体を生成する。 各PVは探索空間の領域を効率的に探索し、ほとんどの進化的アルゴリズムの一般的なアプローチと同様に、小さな集団から候補解を生成するのではなく、非支配的な解を求める。 我々の知る限りでは、これは特徴選択のために提案された最初のコンパクトな多目的アルゴリズムである。 5つのデータセットの予算が限られている高価な最適化ケースの報告結果から、CNSGA-IIは、メモリの少ないハイパーボリューム(HV)性能測定において、よく知られたNSGA-II法よりも効率が良いことが示されている。 提案手法と実験結果を詳細に解説し, 解析した。

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