Diskussion:Feature Subset Selection

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Wechseln zu: Navigation, Suche

Weitere Informationen zu Subset Selection gibt es auch im folgenden Video:


Die Quellenangabe soll diesem Bibtex Eintrag entsprechen.

Ich weiß allerdings nicht, ob er so Wiki-komform notiert ist


Ich habe leider Prüfungsstress... - Michael

Filters vs. wrappers[Quelltext bearbeiten]

Die Darstellung zu Filter- und Wrapper-Methoden ist nicht korrekt.

Filter scoren nicht notwendigerweise nur einzelne Features, um dann die besten auszuwählen. Filter-Ansätze können durchaus auch komplette Feature Subsets scoren. Der kritische Unterschied zwischen Filter- und Wrapper-Ansätzen ist vielmehr, dass Wrapper immer genau denjenigen Classifier verwenden, der später mit den ausgewählten Features im äußeren Cross-validation fold verwendet wird. Filter-Methoden hingegen können jedes beliebige Kriterium wählen, um einen Satz von Features zu scoren. Dies kann der gleiche Classifier sein wie bei Wrapper-Methoden, ist aber typischerweise eher ein effizienterer Algorithmus (z.B. ein linearer statt eines nichtlinearen Classifiers).

Referenzen

Guyon, I., & Elisseeff, A. (2003). An introduction to variable and feature selection. J. Mach. Learn. Res., 3, 1157-1182.

Kohavi, R., & John, G. H. (1997). Wrappers for feature subset selection. Artificial Intelligence, 97(1-2), 273-324. doi: 10.1016/S0004-3702(97)00043-X.

Deutscher Begriff für Features?[Quelltext bearbeiten]

Link zum Video ist tot.

Heisst das wirklich Features in deutsch oder Merkmale? --Jens m0 14:44, 21. Mär. 2010 (CET)