基于子类问题分类能力度量的特征选择方法

• 作者: 何茂伟 刘林 刘磊 王淑琴 赵晨飞 郑陶然
• 来源期刊: 天津师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 子类问题 特征选择 分类能力
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 2791字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19638/j.issn1671-1114.20180216

摘要

特征选择是机器学习领域中的基本问题之一,在大规模数据处理中至关重要.目前大多数特征选择方法以单一值作为特征的分类能力评价标准,本文提出基于子类问题分类能力的特征选择方法,该方法用特征对各子类问题的分类能力及其加权平均值来度量特征的分类能力,既能保证总分类能力强的特征被选择,也能保证对子类问题分类能力强但总分类能力不强的特征被选择.将该方法与已有的3个特征选择方法在4个公开的基因表达数据集上进行比较,结果表明该方法是有效的,且可以提高分类预测准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王淑琴	天津师范大学计算机与信息工程学院	6	1	1.0	1.0
2	何茂伟	天津工业大学计算机科学与软件学院	2	2	1.0	1.0
3	刘林	天津师范大学计算机与信息工程学院	3	0	0.0	0.0
4	郑陶然	天津师范大学计算机与信息工程学院	3	13	2.0	3.0
5	刘磊	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
6	赵晨飞	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0