Fisher score är en av de mest använda övervakade urvalsmetoderna. Den väljer dock varje egenskap oberoende av deras poäng enligt Fisher-kriteriet, vilket leder till en suboptimal delmängd av funktioner. I detta dokument presenterar vi en generaliserad Fisher score för att gemensamt välja funktioner. Det syftar till att hitta en delmängd av funktioner, som maximerar den nedre gränsen för traditionella Fisher score. Den resulterande funktionen urvalsproblem är ett blandat heltal programmering, som kan omformuleras som en kvadratiskt begränsad linjär programmering (QCLP). Den löses genom att klippa planalgoritm, i varje iteration av vilken ett flerkärnigt inlärningsproblem löses alternativt med multivariatrygghetsregression och projicerad lutning nedstigning. Experiment på referensdata visar att den föreslagna metoden överträffar Fisher score och många andra toppmoderna metoder för urval av funktioner.
FS är en övervakad funktion val algoritm som väljer varje funktion självständigt enligt en poäng mätt enligt Fisher kriterium REF.
Generalized Fisher Score for Feature Selection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}