Abstract-Feature val är en viktig teknik för data mining. Trots sin betydelse, de flesta studier av funktionsval är begränsade till batch lärande. Till skillnad från traditionella batch-inlärningsmetoder representerar online-inlärning en lovande familj av effektiva och skalbara maskininlärningsalgoritmer för storskaliga tillämpningar. De flesta befintliga studier av online-inlärning kräver tillgång till alla attribut/funktioner i utbildningsinstanser. En sådan klassisk inställning är inte alltid lämplig för verkliga tillämpningar när data instanser är av hög dimensionalitet eller det är dyrt att förvärva hela uppsättningen attribut/funktioner. För att ta itu med denna begränsning, undersöker vi problemet med online-funktionsval (OFS) där en online-inlärare endast får underhålla en klassificerare inblandade endast ett litet och fast antal funktioner. Den viktigaste utmaningen med online-funktionsval är hur man gör korrekta förutsägelser för ett exempel med ett litet antal aktiva funktioner. Detta är i motsats till den klassiska installationen av online-inlärning där alla funktioner kan användas för förutsägelse. Vi försöker ta itu med denna utmaning genom att studera sparsitetsreglering och trunkeringsteknik. Denna artikel behandlar två olika uppgifter online funktionsval: 1) lärande med full input, där en elev får tillgång till alla funktioner för att bestämma delmängd av aktiva funktioner, och 2) lärande med partiell input, där endast ett begränsat antal funktioner är tillåtet att nås för varje instans av eleven. Vi presenterar nya algoritmer för att lösa vart och ett av de två problemen och ge deras prestandaanalys. Vi utvärderar prestandan hos de föreslagna algoritmerna för val av funktioner online på flera offentliga datamängder, och demonstrerar deras tillämpningar på verkliga problem inklusive bildklassificering i datorseende och microarray genuttrycksanalys i bioinformatik. De uppmuntrande resultaten av våra experiment bekräftar de föreslagna teknikernas effektivitet och effektivitet.
Wang m.fl. REF föreslog en online Feature Selection (OFS) metod, som förutsätter att datainstanser presenteras i angiven ordning, och utför funktionsval vid varje datainstanss ankomst.
Online Feature Selection and Its Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}