Feature val tillämpas ofta på högdimensionella data före klassificering lärande. Att använda samma träningsdataset i både urval och lärande kan resultera i så kallade funktionsundergruppers urvalsfördomar. Denna partiskhet kan på ett föredömligt sätt förvärra övermonteringen av data och negativt påverka klassificeringens prestanda. I nuvarande praxis används dock sällan separata datauppsättningar för urval och lärande, eftersom uppdelningen av utbildningsdata i två datauppsättningar för funktionsval respektive klassificeringsutbildning minskar mängden data som kan användas i någon av arbetsuppgifterna. Detta arbete försöker ta itu med detta dilemma. Vi formaliserar urvalsfördomar för klassificeringsinlärning, analyserar dess statistiska egenskaper och studiefaktorer som påverkar urvalsfördomar samt hur fördomar påverkar klassificeringsinlärning via olika experiment. Denna forskning strävar efter att ge illustration och förklaring till varför fördomar inte kan orsaka negativ påverkan i klassificering så mycket som förväntat i regression.
Surndra och Haun i REF illustrerade hur attributet delmängdsval bias klassificeringen lärande och uppgav att bias inte kan orsaka negativ påverkan i klassificering så mycket som förväntat i regression.
Feature subset selection bias for classification learning
{'venue': "ICML '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}