Počet záznamů: 1  

Sequential Retreating Search Methods in Feature Selection

  1. 1.
    SYSNO ASEP0357268
    Druh ASEPV - Výzkumná zpráva
    Zařazení RIVZáznam nebyl označen do RIV
    NázevSequential Retreating Search Methods in Feature Selection
    Tvůrce(i) Somol, Petr (UTIA-B) RID
    Pudil, Pavel (UTIA-B) RID
    Vyd. údajePraha: ÚTIA, 2010
    EdiceResearch Report
    Č. sv. edice2286
    Poč.str.21 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovafeature selection ; wrappers ; sequential search ; subset search ; method evaluation ; classifier performance ; pattern recognition
    Vědní obor RIVBD - Teorie informace
    CEP1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    IAA2075302 GA AV ČR - Akademie věd
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    AnotaceInspired by Floating Search, our new pair of methods, the Sequential Forward Retreating Search (SFRS) and Sequential Backward Retreating Search (SBRS) is exceptionally suitable for Wrapper based feature selection. (Conversely, it cannot be used with monotonic criteria.) Unlike most of other known sub-optimal search methods, both the SFRS and SBRS are parameter-free deterministic sequential procedures that incorporate in the optimization process both the search for the best subset and the determination of the best subset size. The subset yielded by either of the two new methods is to be expected closer to optimum than the best of all subsets yielded in one run of the Floating Search. Retreating Search time complexity is to be expected slightly worse but in the same order of magnitude as that of the Floating Search. In addition to introducing the new methods we provide a testing framework to evaluate them with respect to other existing tools.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2011
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.