Abstrakt. De flesta klassificeringsalgoritmer får som inmatning en uppsättning attribut för de klassificerade objekten. I många fall är dock den levererade uppsättningen attribut inte tillräcklig för att skapa en korrekt, koncis och begriplig representation av målkonceptet. För att lösa detta problem har forskare föreslagit algoritmer för automatisk konstruktion av funktioner. Majoriteten av dessa algoritmer använder en begränsad fördefinierad uppsättning operatörer för att bygga nya funktioner. I detta dokument föreslår vi en generaliserad och flexibel ram som kan generera funktioner från varje given uppsättning av konstruktörsfunktioner. Dessa kan vara domänoberoende funktioner såsom aritmetiska och logiska operatörer, eller domänberoende operatörer som förlitar sig på partiell kunskap från användarens sida. Papperet beskriver en algoritm som tar emot som indata en uppsättning klassificerade objekt, en uppsättning attribut, och en specifikation för en uppsättning av konstruktörsfunktioner som innehåller deras domäner, intervall och egenskaper. Algoritmen producerar som utgång en uppsättning genererade funktioner som kan användas av standard konceptinlärare för att skapa förbättrade klassificeringar. Algoritmen upprätthåller en uppsättning av sina bäst genererade funktioner och förbättrar denna uppsättning iterativt. Under varje iteration utför algoritmen en strålesökning över sitt definierade funktionsutrymme och konstruerar nya funktioner genom att tillämpa konstruktörsfunktioner på medlemmarna i dess nuvarande funktionsuppsättning. Sökningen styrs av allmänna heuristiska åtgärder som inte är begränsade till en specifik funktionsrepresentation. Algoritmen tillämpades på en mängd olika klassificeringsproblem och kunde generera funktioner som var starkt relaterade till de underliggande målbegreppen. Dessa egenskaper förbättrade också avsevärt noggrannheten hos standardkonceptinlärare, för en mängd olika klassificeringsproblem.
FICUS REF utför en stråle sökning över utrymmet för möjliga funktioner, bygga nya funktioner genom att tillämpa konstruktörsfunktioner.
Feature Generation Using General Constructor Functions
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}