論文の概要: Embedded Multi-label Feature Selection via Orthogonal Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00307v1
- Date: Fri, 1 Mar 2024 06:18:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 18:07:48.511219
- Title: Embedded Multi-label Feature Selection via Orthogonal Regression
- Title（参考訳）: 直交回帰による埋め込みマルチラベル特徴選択
- Authors: Xueyuan Xu, Fulin Wei, Tianyuan Jia, Li Zhuo, Feiping Nie, Xia Wu
- Abstract要約: 少なくとも2乗回帰に基づく最先端の組込みマルチラベル特徴選択アルゴリズムは、マルチラベルデータに十分な識別情報を保存できない。
複数ラベルの特徴選択を容易にするために, 組込み多ラベル特徴選択法を提案する。
10個の多ラベルデータセットの大規模な実験結果から,GRROORの有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.55795914923279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the last decade, embedded multi-label feature selection methods,
incorporating the search for feature subsets into model optimization, have
attracted considerable attention in accurately evaluating the importance of
features in multi-label classification tasks. Nevertheless, the
state-of-the-art embedded multi-label feature selection algorithms based on
least square regression usually cannot preserve sufficient discriminative
information in multi-label data. To tackle the aforementioned challenge, a
novel embedded multi-label feature selection method, termed global redundancy
and relevance optimization in orthogonal regression (GRROOR), is proposed to
facilitate the multi-label feature selection. The method employs orthogonal
regression with feature weighting to retain sufficient statistical and
structural information related to local label correlations of the multi-label
data in the feature learning process. Additionally, both global feature
redundancy and global label relevancy information have been considered in the
orthogonal regression model, which could contribute to the search for
discriminative and non-redundant feature subsets in the multi-label data. The
cost function of GRROOR is an unbalanced orthogonal Procrustes problem on the
Stiefel manifold. A simple yet effective scheme is utilized to obtain an
optimal solution. Extensive experimental results on ten multi-label data sets
demonstrate the effectiveness of GRROOR.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、機能サブセットの探索をモデル最適化に組み込んだ組込みマルチラベル特徴選択手法は、マルチラベル分類タスクにおける機能の重要性を正確に評価する上で、かなりの注目を集めてきた。
それでも、最小二乗回帰に基づく最先端の組込みマルチラベル特徴選択アルゴリズムは、通常、マルチラベルデータにおいて十分な識別情報を保存できない。
この課題に対処するため, 直交回帰(GRROOR)におけるグローバル冗長性と関連性最適化と呼ばれる, 組込みマルチラベル特徴選択法を提案し, マルチラベル特徴選択を容易にする。
特徴重み付けによる直交回帰を用いて、特徴学習過程における多ラベルデータの局所的ラベル相関に関する十分な統計的および構造的情報を保持する。
さらに、直交回帰モデルでは、グローバル特徴冗長性とグローバルラベル関連情報の両方が考慮されており、マルチラベルデータにおける識別的かつ非冗長な特徴サブセットの探索に寄与する可能性がある。
grroor のコスト関数は、スティフェル多様体上の非平衡直交凸問題である。
単純で効果的なスキームを用いて最適解を得る。
10個のマルチラベルデータセットの広範な実験結果から,grroorの有効性が示された。
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