Počet záznamů: 1  

Improving feature selection process resistance to failures caused by curse-of-dimensionality effects

  1. 1.
    SYSNO ASEP0368741
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevImproving feature selection process resistance to failures caused by curse-of-dimensionality effects
    Tvůrce(i) Somol, Petr (UTIA-B) RID
    Grim, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID
    Novovičová, Jana (UTIA-B)
    Pudil, P. (CZ)
    Celkový počet autorů4
    Zdroj.dok.Kybernetika. - : Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. - ISSN 0023-5954
    Roč. 47, č. 3 (2011), s. 401-425
    Poč.str.25 s.
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CZ - Česká republika
    Klíč. slovafeature selection ; curse of dimensionality ; over-fitting ; stability ; machine learning ; dimensionality reduction
    Vědní obor RIVIN - Informatika
    CEP1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    GA102/08/0593 GA ČR - Grantová agentura ČR
    CEZAV0Z10750506 - UTIA-B (2005-2011)
    UT WOS000293207900007
    EID SCOPUS83455221244
    AnotaceThe purpose of feature selection in machine learning is at least two-fold – saving measurement acquisition costs and reducing the negative effects of the curse of dimensionality with the aim to improve the accuracy of the models and the classification rate of classifiers with respect to previously unknown data. Yet it has been shown recently that the process of feature selection itself can be negatively affected by the very same curse of dimensionality – feature selection methods may easily over-fit or perform unstably. Such an outcome is unlikely to generalize well and the resulting recognition system may fail to deliver the expectable performance. In many tasks, it is therefore crucial to employ additional mechanisms of making the feature selection process more stable and resistant the curse of dimensionality effects. In this paper we discuss three different approaches to reducing this problem.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2012
Počet záznamů: 1  

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