Abstrakt. Hjälpalgoritmer är allmänna och framgångsrika attributskattare. De kan upptäcka villkorliga beroenden mellan attribut och ge en enhetlig bild av attributuppskattningen i regression och klassificering. Dessutom har deras kvalitetsbedömningar en naturlig tolkning. Även om de ofta har betraktats som funktion delmängd urvalsmetoder som tillämpas i prepossessing steg innan en modell lärs, har de faktiskt använts framgångsrikt i en mängd olika inställningar, t.ex. för att välja splits eller för att vägleda konstruktiv induktion i byggfasen av beslut eller regression träd inlärning, som attribut vägningsmetod och även i induktiv logik programmering. Ett brett spektrum av framgångsrika användningar kräver särskilt noggranna undersökningar av olika egenskaper Hjälpalgoritmer har. I denna uppsats undersöker och diskuterar vi teoretiskt och empiriskt hur och varför de fungerar, deras teoretiska och praktiska egenskaper, deras parametrar, vilka beroenden de upptäcker, hur de skalas upp till ett stort antal exempel och funktioner, hur man tar prover på data för dem, hur robusta de är när det gäller buller, hur irrelevanta och överflödiga attribut påverkar deras utdata och hur olika mätvärden påverkar dem.
Dessutom, ReliefF, en allmänt använd funktion delmängd urvalsmetod, har också tillämpats på genselektion REF.
Theoretical and Empirical Analysis of ReliefF and RReliefF
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}