Val av funktioner är ett viktigt förbearbetningssteg i maskininlärning och datautvinning, t.ex. klassificeringsuppgifter. Forskning om urval av funktioner har bedrivits i stor utsträckning i mer än femtio år och olika typer av tillvägagångssätt har föreslagits, bland annat omslagsstrategier eller filtermetoder, och enskilda objektiva tillvägagångssätt eller multiobjektiva tillvägagångssätt. För- och nackdelarna med sådana metoder har dock inte undersökts ingående. Detta dokument ger en omfattande studie om jämförelse av olika typer av urvalsmetoder för funktioner, särskilt med jämförelser av klassificeringsprestanda och beräkningstid för omslag och filter, allmänna omslagsstrategier och jämförelser av enskilda objektiva och multiobjektiva tillvägagångssätt. Partikelsvärmens optimeringsbaserade metoder, som inkluderar olika typer av metoder, används som typiska exempel för att bedriva denna forskning. Totalt 10 olika urvalsmetoder och över 7000 experiment är inblandade. Resultaten visar att filter oftast är snabbare än omslag, men omslag med hjälp av en enkel klassificeringsalgoritm kan vara snabbare än filter. Wrapper uppnår ofta bättre klassificeringsprestanda än filter. Feature undergrupper som erhållits från omslag kan vara allmänna till andra klassificeringsalgoritmer. Samtidigt är multi-objektiva tillvägagångssätt i allmänhet bättre val än enskilda objektiva algoritmer. Resultaten är inte bara användbara för forskare att utveckla nya metoder för att ta itu med nya utmaningar i urval av funktioner, utan också användbara för verkliga beslutsfattare att välja en specifik funktion urvalsmetod enligt sina egna krav.
Baserat på utvärderingskriterierna kan urvalsmetoder delas in i två kategorier, filtermetoden och Wrapper-metoden Ref.
A Comprehensive Comparison on Evolutionary Feature Selection Approaches to Classification
{'venue': 'International Journal of Computational Intelligence and Applications', 'journal': 'International Journal of Computational Intelligence and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}