論文の概要: Optimised Feature Subset Selection via Simulated Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23568v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 13:57:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.905743
• Title: Optimised Feature Subset Selection via Simulated Annealing
• Title（参考訳）: 模擬アニーリングによる最適特徴量選択
• Authors: Fernando Martínez-García, Álvaro Rubio-García, Samuel Fernández-Lorenzo, Juan José García-Ripoll, Diego Porras,
• Abstract要約: 本稿では,$ell_0$-norm特徴選択のための新しいアルゴリズムであるSA-FDRを紹介する。 SA-FDRは、高い予測精度を達成しつつ、よりコンパクトな特徴部分集合を一貫して選択することを示す。 その結果、SA-FDRは高次元設定で解釈可能なモデルを設計するための柔軟で効果的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce SA-FDR, a novel algorithm for $\ell_0$-norm feature selection that considers this task as a combinatorial optimisation problem and solves it by using simulated annealing to perform a global search over the space of feature subsets. The optimisation is guided by the Fisher discriminant ratio, which we use as a computationally efficient proxy for model quality in classification tasks. Our experiments, conducted on datasets with up to hundreds of thousands of samples and hundreds of features, demonstrate that SA-FDR consistently selects more compact feature subsets while achieving a high predictive accuracy. This ability to recover informative yet minimal sets of features stems from its capacity to capture inter-feature dependencies often missed by greedy optimisation approaches. As a result, SA-FDR provides a flexible and effective solution for designing interpretable models in high-dimensional settings, particularly when model sparsity, interpretability, and performance are crucial.
• Abstract（参考訳）: 我々は,このタスクを組合せ最適化問題とみなす,$\ell_0$-norm機能選択のための新しいアルゴリズムであるSA-FDRを紹介する。 この最適化は、分類タスクにおけるモデル品質の計算効率の良いプロキシとして用いられるフィッシャー判別比によって導かれる。 数十万のサンプルと数百の特徴を持つデータセットを用いて行った実験は、SA-FDRが常によりコンパクトな特徴サブセットを選択しつつ、高い予測精度を実現していることを示す。 情報的かつ最小限の機能セットを回復する能力は、機能間の依存関係をキャプチャする能力に起因している。 結果として、SA-FDRは高次元設定で解釈可能なモデルを設計するためのフレキシブルで効果的なソリューションを提供する。

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