文献

J-GLOBAL ID：202102226250356886   整理番号：21A0005965

CBRG:Bayesリッジ回帰とゲイン比に基づく特徴選択を用いた欠損データを扱うための新しいアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

CBRG: A Novel Algorithm for Handling Missing Data Using Bayesian Ridge Regression and Feature Selection Based on Gain Ratio

著者 (4件)： Mostafa Samih M. (Computer Science-Mathematics Department, Faculty of Science, South Valley University, Qena, Egypt) ,  Eladimy Abdelrahman S. (Computer Science-Mathematics Department, Faculty of Science, South Valley University, Qena, Egypt) ,  Hamad Safwat (Scientific Computing Department, Faculty of Computer and Information Sciences, Ain Shams University, Cairo, Egypt) ,  Amano Hirofumi (Research Institute for Information Technology, Kyushu University, Fukuoka, Japan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 216969-216985  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 既存の補完法は,バイアス予測を導き,統計的影響を減少させ,不適当な推定につながる。いくつかの欠測値推定手法の性能は,データセットのサイズとデータセット内の欠測値の数に依存する。本研究では,欠測データを,いくつかの一般的な補完手法に対して操作するための新しいアルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムは,利得比(GR)特徴選択(操作すべき候補特徴の選択)とBayes Ridge回帰(BRR)技術(予測モデルの構築)に依存して,累積次数における欠測値を impする。次の選択した候補特徴における欠測値を操作するために,各入力特徴を用いた。提案アルゴリズムを,欠測機構から異なる欠損値比率を生成する後に,8つの異なるデータセットに実装した。帰属性能を,帰属時間,平均絶対誤差(MAE),決定係数(R2),および二乗平均平方根誤差(RMSE)に関して計算した。結果は,任意の欠測機構からの欠落データの任意の数で任意のデータセットを入力するとき,提案アルゴリズムの効率性を示した。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  *特徴選択 ,  *利得 ,  バイアス ,  予測モデル ,  欠測 ,  平均絶対誤差 ,  モデル
準シソーラス用語： 決定係数 ,  *リッジ回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： リッジ回帰 ,  ゲイン ,  特徴選択 ,  欠損データ ,  アルゴリズム