論文の概要: Feature Selection Based on Wasserstein Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07217v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 18:38:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:08:24.990353
• Title: Feature Selection Based on Wasserstein Distance
• Title（参考訳）: Wasserstein距離に基づく特徴選択
• Authors: Fuwei Li,
• Abstract要約: 特徴選択は入力データの次元性を低減する上で重要な役割を果たす。 提案手法はワッサーシュタイン距離を利用して,選択した特徴量と原特徴量との類似度を測定する。 実験により,本手法が従来の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450405446885067
• License:
• Abstract: In this paper, we present a novel feature selection method based on the Wasserstein distance. Feature selection plays a critical role in reducing the dimensionality of input data, thereby improving machine learning efficiency and generalization performance. Unlike traditional feature selection approaches that rely on criteria such as correlation or KL divergence, our method leverages the Wasserstein distance to measure the similarity between distributions of selected features and original features. This approach inherently accounts for similarities between classes, making it robust in scenarios involving noisy labels. Experimental results demonstrate that our method outperforms traditional approaches, particularly in challenging settings involving noisy labeled data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ワッサーシュタイン距離に基づく特徴選択手法を提案する。 特徴選択は入力データの次元性を低減する上で重要な役割を担い、機械学習効率と一般化性能を向上させる。 相関やKLの発散といった基準に依存する従来の特徴選択手法とは異なり、この手法はワッサーシュタイン距離を利用して選択された特徴の分布と原特徴との類似性を測定する。 このアプローチは本質的にクラス間の類似性を考慮し、ノイズのあるラベルを含むシナリオでは堅牢である。 実験結果から,提案手法は従来の手法,特にノイズのあるラベル付きデータを含む課題に優れていた。

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