En funktionsvalsalgoritm bör helst uppfylla fyra villkor: på ett tillförlitligt sätt extrahera relevanta funktioner, kunna identifiera icke-linjära funktionsinteraktioner, skala linjärt med antalet funktioner och dimensioner, tillåta integrering av känd sparstruktur. I detta arbete föreslår vi en ny funktionsvalsalgoritm, Gradient Boosted Feature Selection (GBFS), som uppfyller alla fyra av dessa krav. Algoritmen är flexibel, skalbar och förvånansvärt enkel att implementera eftersom den bygger på en ändring av Gradient Boosted Trees. Vi utvärderar GBFS på flera verkliga datamängder och visar att det matchar eller överträffar andra toppmoderna funktionsvalsalgoritmer. Ändå skalar den till större datamängder och möjliggör naturligtvis domänspecifik sidoinformation.
Nyligen, Xu et al. REF föreslog en lutningshöjande funktionsvalsmetod som kan beakta fördefinierade gruppfunktionsstrukturer.
Gradient boosted feature selection
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}