論文の概要: FMLFS: A Federated Multi-Label Feature Selection Based on Information Theory in IoT Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00524v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 22:38:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:57:53.100446
• Title: FMLFS: A Federated Multi-Label Feature Selection Based on Information Theory in IoT Environment
• Title（参考訳）: FMLFS: IoT環境の情報理論に基づくフェデレーション型マルチラベル機能選択
• Authors: Afsaneh Mahanipour, Hana Khamfroush,
• Abstract要約: Internet-of-Things(IoT)デバイスは、大量のマルチラベルデータセットを生成し、収集する。 これらのデータセットにおけるノイズ、冗長、あるいは無関係な特徴の存在は、次元性の呪いとともに、マルチラベル分類器の課題を提起する。 本稿では,最初のフェデレーション付きマルチラベル特徴選択法であるFMLFSを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.749521391198341
• License:
• Abstract: In certain emerging applications such as health monitoring wearable and traffic monitoring systems, Internet-of-Things (IoT) devices generate or collect a huge amount of multi-label datasets. Within these datasets, each instance is linked to a set of labels. The presence of noisy, redundant, or irrelevant features in these datasets, along with the curse of dimensionality, poses challenges for multi-label classifiers. Feature selection (FS) proves to be an effective strategy in enhancing classifier performance and addressing these challenges. Yet, there is currently no existing distributed multi-label FS method documented in the literature that is suitable for distributed multi-label datasets within IoT environments. This paper introduces FMLFS, the first federated multi-label feature selection method. Here, mutual information between features and labels serves as the relevancy metric, while the correlation distance between features, derived from mutual information and joint entropy, is utilized as the redundancy measure. Following aggregation of these metrics on the edge server and employing Pareto-based bi-objective and crowding distance strategies, the sorted features are subsequently sent back to the IoT devices. The proposed method is evaluated through two scenarios: 1) transmitting reduced-size datasets to the edge server for centralized classifier usage, and 2) employing federated learning with reduced-size datasets. Evaluation across three metrics - performance, time complexity, and communication cost - demonstrates that FMLFS outperforms five other comparable methods in the literature and provides a good trade-off on three real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: ヘルス監視ウェアラブルやトラフィック監視システムなどの新興アプリケーションでは、IoT(Internet-of-Things)デバイスが大量のマルチラベルデータセットを生成し、収集する。 これらのデータセットの中で、各インスタンスはラベルのセットにリンクされる。 これらのデータセットにおけるノイズ、冗長、あるいは無関係な特徴の存在は、次元性の呪いとともに、マルチラベル分類器の課題を提起する。 特徴選択(FS)は、分類器の性能を高め、これらの課題に対処するための効果的な戦略であることが証明されている。 しかし、現時点では、IoT環境内の分散マルチラベルデータセットに適した文献に記録されている、既存の分散マルチラベルFSメソッドは存在しない。 本稿では,最初のフェデレーション付きマルチラベル特徴選択法であるFMLFSを紹介する。 ここでは、特徴とラベルの相互情報が関連度指標として機能し、相互情報と共同エントロピーから導かれる特徴間の相関距離が冗長度尺度として利用される。 エッジサーバ上のこれらのメトリクスの集約と、Paretoベースの双方向および集団距離戦略の採用に続いて、ソートされた機能は、その後IoTデバイスに送信される。 提案手法は2つのシナリオで評価される。 1)縮小サイズデータセットをエッジサーバに送信し、集中型分類器の使用、及び 2) 規模を縮小したデータセットを用いたフェデレーション学習。 パフォーマンス、時間的複雑さ、通信コストの3つの指標による評価は、FMLFSが文学における他の5つの同等のメソッドより優れており、3つの実世界のデータセットに対して良好なトレードオフを提供することを示している。

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