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J-GLOBAL ID：201802245425655029   整理番号：18A1304179

ブートストラップベースのアンサンブル特徴選択の性能に対するサブサンプリングの影響【JST・京大機械翻訳】

The Impact of Under-sampling on the Performance of Bootstrap-based Ensemble Feature Selection

著者 (2件)： Guney Huseyin (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Uluslararasi Kibris Ueniversitesi, Lefkos,a, Kuzey Kibris Tuerk Cumhuriyeti) ,  Oztoprak Huseyin (Bilgisayar Muehendisligi Boeluemue, Uluslararasi Kibris Ueniversitesi, Lefkos,a, Kuzey Kibris Tuerk Cumhuriyeti)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： DNAマイクロアレイは癌診断と予後のための有望なツールである。DNAマイクロアレイは高次元であり,遺伝子選択は困難な課題である。しかしながら,ブートストラップベースのアンサンブル特徴選択(バギング)は,最近一般的になり,分野において著しい改善を示している。この方法は,訓練データセットからブートストラップ再サンプリングを用いて,いくつかのわずかに異なるサンプリングデータセットを生成することを目的としている。その後,サンプリングしたデータセットから生成したすべてのランク付け特徴リストを集約し,最終(アンサンブル)特徴リストを得た。バギングの性能は,生成したサンプリングデータセットの多様性に比例する。したがって,分類性能と遺伝子選択安定性を改善するために,ブートストラップ再サンプリングのための全訓練集合を用いる代わりに,訓練集合のアンダーサンプリングを使用することを提案した。提案した方法を,分類器としてサポートベクトルマシン(SVM)を,特徴選択技術として再帰特徴除去(SVM-RFE)を用いて評価した。4つのマイクロアレイデータセットを用いて,提案した方法の評価を行った。結果は,50%のアンダーサンプリングアプローチが類似の分類性能を持ち,遺伝子選択安定性に関して従来のアプローチより優れていることを示した。さらに,50%のアンダーサンプリングは,アンサンブル法の各実行における訓練データセットのサンプルの半分だけを使用するので,それはより少ない計算コストを持っている。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： DNAマイクロアレイ ,  *ブートストラップ ,  サポートベクトルマシン ,  高次元 ,  等級づけ ,  *特徴選択
準シソーラス用語： 計算コスト ,  アンサンブル法 ,  アンダーサンプリング ,  リサンプリング ,  訓練データ ,  遺伝子選択 ,  癌診断 ,  *サブサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ブートストラップ ,  アンサンブル ,  特徴選択 ,  サブサンプリング