I detta dokument undersöker vi problemet med effektiv funktionsbedömning för logistisk regression på mycket stora datamängder. Vi presenterar en ny framåt funktion val heuristic som rankar funktioner genom deras beräknade effekt på den resulterande modellens prestanda. En ungefärlig optimering, baserad på bakmontering, ger en snabb och korrekt uppskattning av varje ny funktions koefficient i den logistiska regressionsmodellen. Dessutom är algoritmen mycket skalbar genom att parallellisera samtidigt över både funktioner och poster, så att vi snabbt kan utvärdera miljarder potentiella funktioner även för mycket stora datamängder.
REF föreslår en ram för hantering av funktionsval för logistisk regression genom att utveckla en ny framåt funktionsval heuristic som rankar funktioner efter deras uppskattade effekt på den resulterande modellens prestanda.
Parallel Large Scale Feature Selection for Logistic Regression
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}