Jul, 2023

利用替代特征选择找到最佳的多样特征集

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TL;DR特征选择是一种流行的方法，可以获得小型、可解释且高度准确的预测模型。本文介绍了一种名为 “替代特征选择” 的方法，并将其形式化为一个优化问题。我们定义了替代特征集合的约束条件，并允许用户控制替代特征的数量和差异性。进一步分析了该优化问题的复杂性并证明了其 NP-hardness。最后，我们使用 30 个分类数据集评估了替代特征选择的效果，并观察到替代特征集合可能具有较高的预测质量，并分析了影响这一结果的几个因素。
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发现论文，激发创造
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    Jan, 2016

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    Jan, 2024

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    Nov, 2022

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    Jan, 2024

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    Nov, 2014

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    研究高维数据集中的特征选择方法及其发展，包括单变量相关性排名算法、关联 - 冗余折衷和基于多变量依赖性的方法，并总结文献中各种方法的贡献，同时介绍当前的问题和挑战，以确定未来的研究和发展方向。

    Jun, 2023

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    Oct, 2015

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    Jun, 2013

  • 带测试成本约束的特征选择

    该论文提出了一种具有测试成本限制的特征选择问题，并使用了回溯算法和启发式算法来解决该问题，并对某些现有的特征选择问题进行重新定义。

    Sep, 2012

  • 高维特征空间变量选择的选择性概述（邀请评论文章）

    本文简要介绍了高维统计推断中变量选择的理论、方法和实现的最近发展，强调单峰罚函数的统计性质及其在高维统计建模中的作用，同时还回顾了独立筛选和两种方法在超高维变量选择方面的最近进展。

    Oct, 2009