論文の概要: Feature Selection Based on Wasserstein Distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07217v3
• Date: Wed, 13 Nov 2024 23:09:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 11:44:46.044858
• 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: 本稿では,ワッサースタイン距離を利用した特徴選択手法を提案する。 我々の手法はワッサースタイン距離を用いて特徴の類似性を評価し、本質的にクラス関係を捉え、うるさいラベルに頑健にする。 分析の結果,ワッサースタイン距離に基づく特徴選択法は,特定の雑音モデルに依存することなく,ノイズラベルの影響を効果的に低減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.450405446885067
• License:
• Abstract: This paper presents a novel feature selection method leveraging the Wasserstein distance to improve feature selection in machine learning. Unlike traditional methods based on correlation or Kullback-Leibler (KL) divergence, our approach uses the Wasserstein distance to assess feature similarity, inherently capturing class relationships and making it robust to noisy labels. We introduce a Markov blanket-based feature selection algorithm and demonstrate its effectiveness. Our analysis shows that the Wasserstein distance-based feature selection method effectively reduces the impact of noisy labels without relying on specific noise models. We provide a lower bound on its effectiveness, which remains meaningful even in the presence of noise. Experimental results across multiple datasets demonstrate that our approach consistently outperforms traditional methods, particularly in noisy settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ワッサースタイン距離を利用した特徴選択手法を提案する。 相関やKL(Kulback-Leibler)の発散に基づく従来の手法とは異なり、我々の手法はワッサーシュタイン距離を用いて特徴的類似性を評価し、本質的にクラス関係を捉え、ノイズの多いラベルに頑健にする。 マルコフ毛布を用いた特徴選択アルゴリズムを導入し,その有効性を実証する。 分析の結果,ワッサースタイン距離に基づく特徴選択法は,特定の雑音モデルに依存することなく,ノイズラベルの影響を効果的に低減できることがわかった。 ノイズの存在下でも有意義な有効性は低く抑えられる。 複数のデータセットにまたがる実験結果から、我々のアプローチは従来の手法、特にノイズの多い設定よりも一貫して優れています。

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