Många funktionsvalsalgoritmer har tidigare föreslagits med fokus på att förbättra klassificeringsnoggrannheten. I detta arbete pekar vi på vikten av stabilt funktionsval för kunskapsupptäckt från högdimensionella data, och identifierar två orsaker till instabilitet av funktionsvalsalgoritmer: urval av en minsta delmängd utan överflödiga funktioner och liten provstorlek. Vi föreslår en allmän ram för stabila funktionsval som betonar både god generalisering och stabilitet i funktionsvalets resultat. Ramen identifierar täta funktionsgrupper baserade på uppskattning av kärnans densitet och behandlar funktioner i varje tät grupp som en sammanhållen enhet för val av funktioner. En effektiv algoritm DRAGS (Dense Relevant Attribut Group Selector) utvecklas inom detta ramverk. Vi inför också en allmän åtgärd för att bedöma stabiliteten i funktionsvalsalgoritmer. Vår empiriska studie baserad på mikroarray data verifierar att täta funktionsgrupper förblir stabila under slumpmässigt urval hålla ut, och DRAGS algoritmen är effektiv för att identifiera en uppsättning funktionsgrupper som uppvisar både hög klassificering noggrannhet och stabilitet.
Ett exempel är DRAGS som föreslås av Loscalzo et al. REF, som utnyttjar de inneboende sambanden mellan ett stort antal funktioner för att identifiera konsensus grupper och behandla funktioner i varje tät grupper som en sammanhängande enhet för urval av funktioner.
Stable feature selection via dense feature groups
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}