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J-GLOBAL ID：201202221105052999   整理番号：12A1262202

完全な誤差推定による小サンプルサイズのデータに対するラッパ特徴選択

Wrapper feature selection for small sample size data driven by complete error estimates

著者 (8件)： MACAS Martin (Czech Technical Univ., Fac. of Electrical Engineering, Dep. of Cybernetics, Karlovo namesti 13, 121 35 Prague, CZE) ,  LHOTSKA Lenka (Czech Technical Univ., Fac. of Electrical Engineering, Dep. of Cybernetics, Karlovo namesti 13, 121 35 Prague, CZE) ,  BAKSTEIN Eduard (Czech Technical Univ., Fac. of Electrical Engineering, Dep. of Cybernetics, Karlovo namesti 13, 121 35 Prague, CZE) ,  NOVAK Daniel (Czech Technical Univ., Fac. of Electrical Engineering, Dep. of Cybernetics, Karlovo namesti 13, 121 35 Prague, CZE) ,  WILD Jiri (Czech Technical Univ., Fac. of Electrical Engineering, Dep. of Cybernetics, Karlovo namesti 13, 121 35 Prague, CZE) ,  SIEGER Tomas (Czech Technical Univ., Fac. of Electrical Engineering, Dep. of Cybernetics, Karlovo namesti 13, 121 35 Prague, CZE) ,  VOSTATEK Pavel (Czech Technical Univ., Fac. of Electrical Engineering, Dep. of Cybernetics, Karlovo namesti 13, 121 35 Prague, CZE) ,  JECH Robert (Charles Univ., 1st Fac. of Medicine and General Teaching Hospital, Dep. of Neurology, Katerinska 30, 128 21 Prague, CZE)
資料名： Computer Methods and Programs in Biomedicine  (Computer Methods and Programs in Biomedicine)
巻： 108  号： 1  ページ： 138-150  発行年： 2012年10月 
JST資料番号： D0213C  ISSN： 0169-2607  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アイルランド (IRL)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 1最近傍分類器のためのラッパベースの特徴選択を扱った。とくに生物医学応用では普通の数百のインスタンスを有する,小さなサンプルサイズの事例を考察した。1最近傍分類器のための完全なブートストラップを計算するための技術を提案した(全体的な希望通りの試験/訓練の平均的なデータ分割)。完全なブートストラップおよび分散の小さい完全な相互検証誤差推定を新しい選択基準として適用して,3つの最適化技術である連続的前向き選択(SFS),二値粒子スウォーム最適化(BPSO)および簡単化社会的インパクト理論ベースの最適化(SSITO)と組み合わせた,標準のブートストラップおよび相互検証と比較した。10個のデータベースに基づく実験の比較から,つぎの結論を得た:ここで調べた3つの探索法に対して反復出力回数をどのように選んでも,完全な基準は,標準の2分割交差検証法,10分割交差検証法や50試行のブートストラップよりもはるかに優れている。SFS探索を用いた完全な基準ベースの1NNラッパはすべて,広く使われているFILTERおよびSIMBA法よりも高性能である。さらに視床下核の自動検出という重要な新しい実世界応用に対する,この手法の利点と特性を示した。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *特徴選択 ,  推定 ,  *最適化手法 ,  医用データ処理 ,  *最適化 ,  *間脳 ,  *大脳基底核 ,  計算機プログラム ,  *近傍探索法
準シソーラス用語： ラッパー ,  誤差推定 ,  *視床下核 ,  *粒子群最適化

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 誤差推定 ,  小サンプルサイズ ,  ラッパ ,  特徴選択