I big data eran har storleken på dataset ökat dramatiskt i fråga om antalet prover, funktioner och klasser. I synnerhet finns det vanligtvis en hierarkisk struktur bland klasserna. Denna typ av uppgift kallas hierarkisk klassificering. Olika algoritmer har utvecklats för att välja informativa funktioner för platt klassificering. Dessa algoritmer ignorerar dock den semantiska hyponymin i katalogen över hierarkiska klasser, och väljer en enhetlig delmängd av funktionerna för alla klasser. I detta dokument föreslår vi en ny teknik för hierarkiskt urval av funktioner baserat på rekursiv legalisering. Denna algoritm tar hänsyn till den hierarkiska informationen om klassstrukturen. I motsats till val av platta funktioner väljer vi olika undergrupper för varje nod i en hierarkisk trädstruktur med hjälp av relationer mellan föräldrar och barn och syskonrelationer för hierarkisk legalisering. Genom att införa 2,1 - norm legalisering för olika delar av de hierarkiska klasserna, kan vi lära oss en gles matris för funktionen rankning av varje nod. Omfattande experiment på offentliga datauppsättningar visar hur effektiv den föreslagna algoritmen är.
Från en mer praktisk synpunkt, Zhao et al. REF har hierarkisk information om klassens struktur och väljer olika undergrupper av funktioner för superklasser.
Hierarchical Feature Selection with Recursive Regularization.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}