I detta dokument presenteras ett nytt urvalsförfarande för att ta itu med frågor av hög dimension i klassificeringen av biomedicinska data. Omfattande forskning har utförts inom området mönsterigenkänning och maskininlärning. Dussintals urvalsmetoder har utvecklats i litteraturen, som kan delas in i tre huvudkategorier: filter, omslag och hybridmetoder. Filtermetoder tillämpar ett oberoende test utan att involvera någon inlärningsalgoritm, medan omslagsmetoder kräver en förutbestämd inlärningsalgoritm för funktion delmängd utvärdering. Filter- och omslagsmetoder har sina respektive nackdelar och kompletterar varandra genom att filtermetoder har låga beräkningskostnader med otillräcklig tillförlitlighet i klassificeringen medan omslagsmetoder tenderar att ha överlägsen klassificeringsnoggrannhet men kräver stor beräkningskraft. Det tillvägagångssätt som föreslås i detta dokument integrerar filter- och omslagsmetoder i ett sekventiellt sökförfarande i syfte att förbättra klassificeringsprestandan för de valda funktionerna. Det föreslagna tillvägagångssättet presenteras genom att (1) lägga till ett förvalssteg för att förbättra effektiviteten i sökningen av funktionsundergrupper med förbättrade klassificeringsprestanda och (2) använda receptionens operativa egenskaper (ROC) kurvor för att karakterisera prestandan hos enskilda funktioner och funktionsundergrupper i klassificeringen. Jämfört med den konventionella Sequential Forward Floating Search (SFFS), som har ansetts vara en av de bästa funktionsvalsmetoderna i litteraturen, visar experimentella resultat att (i) den föreslagna metoden kan välja funktionsundergrupper med bättre klassificeringsprestanda än SFFS-metoden och (ii) den integrerade funktionens förvalsmekanism, med hjälp av ett nytt urvalskriterium och filtermetod, hjälper till att lösa problemen med övermontering och minskar risken för att få en lokal optimal lösning.
Peng m.fl. Ref integrerade de två tillvägagångssätten i en sekventiell sökningsmetod för att förbättra klassificeringsprestandan.
A novel feature selection approach for biomedical data classification
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}