Sammanfattning Med spridningen av extremt högdimensionella data har algoritmer för val av funktioner blivit oumbärliga komponenter i inlärningsprocessen. Konstigt nog, trots omfattande arbete med stabiliteten i inlärningsalgoritmer, stabiliteten i funktionsval algoritmer har varit relativt försummad. Denna studie är ett försök att fylla denna lucka genom att kvantifiera känsligheten hos funktionsvalsalgoritmer för variationer i träningssetet. Vi bedömer stabiliteten i funktionen val algoritmer baserat på stabiliteten i funktionen preferenser som de uttrycker i form av vikter-scores, led, eller en vald funktion delmängd. Vi undersöker ett antal åtgärder för att kvantifiera stabiliteten i särpreferenser och föreslår ett empiriskt sätt att uppskatta dem. Vi utför en serie experiment med flera funktionsvalsalgoritmer på en uppsättning proteomiska dataset. Experimenten gör det möjligt för oss att undersöka fördelarna med varje stabilitetsmått och skapa stabilitetsprofiler för funktionens valalgoritmer. Slutligen visar vi hur stabilitetsprofiler kan stödja valet av en funktionsvalsalgoritm.
Stabiliteten hos fem FSA inklusive bedöms på en uppsättning proteomics dataset REF.
Stability of feature selection algorithms: a study on high-dimensional spaces
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}