Sammanfattning av denna webbsida: Förutsägelser spelar en viktig roll i beslutsfattandet. Rätt förutsägelse leder till rätt beslutsfattande för att rädda liv, energi, ansträngningar, pengar och tid. Rätt beslut förhindrar fysiska och materiella förluster och det praktiseras inom alla områden, inklusive medicinska, finansiella, miljöstudier, teknik och ny teknik. Förutsägelsen utförs av en modell som kallas klassificerare. Den prediktiva noggrannheten hos klassifieraren beror i hög grad på de träningsdatauppsättningar som används för att träna klassifieraren. De irrelevanta och överflödiga egenskaperna hos träningsdatauppsättningen minskar klassifieringens noggrannhet. Därför måste de irrelevanta och överflödiga funktionerna tas bort från träningsdatasetet genom den process som kallas funktionsval. I detta dokument föreslås en funktionsvalsalgoritm nämligen oövervakat lärande med rankning baserat funktionsval (FSULR). Det tar bort överflödiga funktioner genom att samla ihop och eliminera irrelevanta funktioner genom statistiska åtgärder för att välja de viktigaste funktionerna från utbildningsdatasetet. Prestanda hos denna föreslagna algoritm jämförs med de andra sju funktionsvalsalgoritmerna av välkända klassifiatorer, nämligen naiva Bayes (NB), instansbaserade (IB1) och trädbaserade J48. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen ger bättre förutsägelsenoggrannhet för klassificeringar.
Asir et al presenterade en funktion ranking metod för att minska dimensionalitet för att förbättra noggrannheten i klassificeringsalgoritmer REF.
An unsupervised feature selection algorithm with feature ranking for maximizing performance of the classifiers
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Automation and Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}