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J-GLOBAL ID：202002258449401838   整理番号：20A0883755

特徴選択とランキングアルゴリズムの安定性を定量化するための情報理論的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An information theoretic approach to quantify the stability of feature selection and ranking algorithms

著者 (2件)： Alaiz-Rodriguez Rocio (Department of Electrical, Systems and Automatic Engineering, Universidad of Leon. Campus de Vegazana s/n, 24071 Leon, Spain) ,  Parnell Andrew C. (Hamilton Institute, Maynooth University, Maynooth, Ireland)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴選択は,高次元データを扱うときのキーステップである。特に,これらの技術は,雑音のある,冗長で無関係な特徴から最も関連する特徴を選択することにより,データから知識発見のプロセスを単純化する。これらの実用的応用の多くで発生する問題は,特徴選択アルゴリズムの結果が安定でないことである。したがって,データの小さな変動は,非常に異なる特徴ランキングをもたらす可能性がある。これらの方法の安定性を評価することは,以前に言及した状況において重要な問題となっている。このロバスト性を定量化するために,Jensen-Shannon発散に基づく情報理論的アプローチを提案した。他の安定性測度とは異なり,この計量は異なるアルゴリズムの結果に適している:完全ランク付けリスト,特徴部分集合,およびより少ない研究された部分ランク付けリスト。この一般化計量は,確率論的アプローチに従って,同じサイズを持つリストの全体集合間の差を定量化し,リストのトップに現れる不一致に対してより重要性を与えることができる。さらに,それは,変化の補正,上限/下限,決定論的選択の条件を含む望ましい特性を有する。著者らは,完全に制御された方法で生成されたデータを用いて,この安定性計量の使用を例示し,それを,特徴ランキングおよび選択結果に関するスピアマンのランク相関およびKunchevaの指標を含む一般的な計量と比較した。さらに,提案した手法の実験的検証を,異なる視点から安定性を定量化する可能性を示す食品品質評価の現実世界の問題について行った。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *アルゴリズム ,  等級づけ ,  測度 ,  知識発見 ,  *情報理論 ,  *特徴選択 ,  簡素化 ,  ロバスト性 ,  冗長性
準シソーラス用語： 食品品質 ,  決定論 ,  確率的方法 ,  特徴ランキング ,  高次元データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 特徴選択 ,  特徴ランキング ,  安定性 ,  ロバスト性 ,  Jensen-Shannon分岐

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 特徴選択 ,  ランキング ,  アルゴリズム ,  安定性 ,  定量化 ,  情報理論