Det är ABSTRACT. Val av funktioner med specifika multivariata prestandamått är nyckeln till framgång för många tillämpningar, t.ex. informationssökning. I detta dokument föreslår vi en urvalsmetod för multivariata resultatmått. Den föreslagna metoden utgör ett optimeringsproblem med exponentiell storlek på både funktionsgrupper och etikettkonfigurationer för en given datauppsättning. För att ta itu med detta problem föreslås en tvålagers skärplansalgoritm. Det yttre lagret utför gruppfunktionsgenerering, medan det inre lagret lär sig etikettkonfigurationen för multivariata prestandamått. Omfattande experiment på storskaliga och högdimensionella verkliga datauppsättningar visar att den föreslagna metoden avsevärt kan överträffa l 1 -SVM och SVM-RFE när man väljer en liten delmängd av funktioner, och uppnå betydligt förbättrade prestanda över SVM perf när det gäller F 1 -poäng. Den lär sig också en gles men ändå effektiv beslutsregel för multivariata resultatåtgärder.
• Mao och Tsang REF föreslog en generaliserad sparse regularizer för multivariat prestandamätning optimering.
A Feature Selection Method for Multivariate Performance Measures
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}