Datateknik anses i allmänhet vara en central fråga i utvecklingen av tillämpningar för datautvinning. Framgången för många inlärningsprogram, i deras försök att konstruera modeller av data, beror på tillförlitlig identifiering av en liten uppsättning av mycket prediktiva attribut. Införandet av irrelevanta, överflödiga och bullriga attribut i modellbyggnadsprocessens fas kan resultera i dålig prediktiv prestanda och ökad beräkning. Urvalet av attribut innebär i allmänhet en kombination av skattning av sök- och attributanvändning samt utvärdering av särskilda utbildningsprogram. Detta leder till ett stort antal möjliga permutationer och har lett till en situation där mycket få referensstudier har genomförts. I detta dokument presenteras en jämförelse mellan flera metoder för att välja attribut för övervakad klassificering. Alla metoder producerar ett attribut rankning, en användbar utformning för att isolera den individuella förtjänsten av ett attribut. Attributval uppnås genom att korsvalidera attributets ranking med avseende på en klassifikationslärare för att hitta de bästa attributen. Resultaten redovisas för ett urval av standarddatamängder och två olika utbildningsprogram C4.5 och naiva Bayes.
Införandet av irrelevanta, överflödiga och bullriga attribut kan resultera i dålig prediktiv prestanda och ökad beräkning REF.
Benchmarking Attribute Selection Techniques for Discrete Class Data Mining
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}