Abstract Feature val blir allt viktigare i dataanalys och maskininlärning i big data eran. Hur datan ska användas vid val av funktioner, dvs. att använda antingen ALL eller DEL av en datauppsättning, har blivit en allvarlig och knepig fråga. Även om den konventionella praxisen att använda alla uppgifter i valet av funktioner kan leda till en partisk valmöjlighet, kan en del av uppgifterna å andra sidan leda till en underskattning av de relevanta egenskaperna under vissa förhållanden. I detta dokument undersöks systematiskt dessa två strategier när det gäller tillförlitlighet och effektivitet, och sedan avgörs deras lämplighet för dataset med olika egenskaper. Tillförlitligheten mäts med det genomsnittliga Tanimoto-indexet och det genomsnittliga Tanimoto-indexet mellan metoder, och effektiviteten mäts med klassificeringens genomsnittliga generaliseringsnoggrannhet. Beräkningsförsöken utförs på tio verkliga referensdatauppsättningar och fjorton syntetiska datauppsättningar. De syntetiska datamängderna genereras med ett förinställt antal relevanta egenskaper och varierande antal irrelevanta egenskaper och förekomster, och läggs till med olika bullernivåer. Resultaten visar att Part-metoden är mer effektiv när det gäller att minska partiskheten när storleken på ett dataset är liten men börjar förlora sin fördel när datasetets storlek ökar.
Ghadah Aldehim REF hävdade att användningen av alla data för val av funktioner, som blir allt viktigare i big data analys och maskininlärning, kan leda till en selektivitet medan man använder partiella data kan leda till en underskattning av relevanta funktioner under vissa förhållanden.
Determining appropriate approaches for using data in feature selection
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Machine Learning and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}