Val av funktioner är en viktig uppgift inom maskininlärning, vilket effektivt kan minska datauppsättningens dimensionalitet genom att ta bort irrelevanta och/eller överflödiga funktioner. Även om en stor mängd forskning handlar om urval av funktioner i enmärkningsdata, där åtgärder har föreslagits för att filtrera bort irrelevanta egenskaper, är detta inte fallet för flermärkningsdata. I detta arbete föreslås flera märkningsmetoder för urval av funktioner som använder filtermetoden. I detta syfte används två standardiserade multi-label-funktionsvalsmetoder, som omvandlar multi-label-data till enmärkningsdata. Förutom dessa två problem transformation metoder, använder vi ReliefF och Information Gain för att mäta godheten hos funktioner. Detta ger upphov till fyra flermärkta funktionsvalsmetoder. En grundlig experimentell utvärdering av dessa metoder gjordes på tio referensdatauppsättningar. Resultaten visar att ReliefF kan välja färre funktioner utan att minska kvaliteten på de klassificeringar som konstruerats med hjälp av de valda funktionerna.
Konventionella metoder använder vanligtvis ReliefF (RF) algoritmen REF eller CHI för att funktionen val efter att ha omvandlat multi-etiketten till en enda etikett.
A Comparison of Multi-label Feature Selection Methods using the Problem Transformation Approach
{'venue': 'CLEI Selected Papers', 'journal': 'Electr. Notes Theor. Comput. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}