Eliminacja zmiennych z wykorzystaniem marginesu - Kubus, Mariusz (Feature selection with a use of margin, 2018)
Ważnym etapem budowy klasyfikatora jest dobór zmiennych. W metodzie k najbliższych sąsiadów, wrażliwej na zmienne nieistotne, etap ten jest niezbędny do uzyskania większej dokładności klasyfikacji. Metody doboru zmiennych, które także wykorzystują najbliższe sąsiedztwo, dokonują lokalnej oceny mocy dyskryminacyjnej zmiennych i zarazem reprezentują podejście wielowymiarowe. Część z nich wykorzystuje pojęcie marginesu (margin), definiując za jego pomocą funkcję celu i formułując zadanie ważenia zmiennych jako zadanie optymalizacji. W artykule porównano trzy algorytmy z tej grupy metod ze względu na zdolność identyfikacji zmiennych nieistotnych, dokładność klasyfikacji oraz czas pracy. Zweryfikowano też dwie własne propozycje modyfikacji. W badaniach wykorzystano zbiory danych rzeczywistych z dołączonymi zmiennymi nieistotnymi, które reprezentowały różne rozkłady, niezależne od klas
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics, 2018, Nr 507, s. 124-132
Keywords: dobór zmiennych; najbliższe sąsiedztwo; margines; feature selection; nearest neigbourhood; margin