Abstract-Feature Selection (FS) är en dimensionality reduktion teknik som syftar till att välja en delmängd av de ursprungliga funktionerna i en datauppsättning som erbjuder den mest användbara informationen. Fördelarna med urval av funktioner är bland annat förbättrad datavisualisering, transparens, kortare utbildnings- och användningstider och bättre förutsägelseprestanda. Metoder baserade på fuzzy-rough set teori (FRFS) har använt beroendefunktionen för att vägleda processen med stor framgång. Detta papper presenterar en ny fuzzy-rough FS-teknik som styrs av fuzzy entropy. Användningen av denna åtgärd i fuzzy-rough funktionen val kan resultera i mindre undergrupper storlek än de som erhålls genom FRFS ensam, med liten förlust eller ens en ökning av den totala klassificeringen noggrannhet.
Användningen av entropi i fuzzy-rough funktionen val kan resultera i mindre delmängd storlekar än de som erhålls genom FRFS REF ensam, med litt le förlust eller även en ökning av totala klassificat jon noggrannhet.
Fuzzy Entropy-assisted Fuzzy-Rough Feature Selection
{'venue': '2006 IEEE International Conference on Fuzzy Systems', 'journal': '2006 IEEE International Conference on Fuzzy Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}