【摘 要】
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特征工程可以自动地处理和生成那些判别性高的特征,而无需人为的操作。特征工程在机器学习中是不可避免的一环,也是至关重要的一环。提出一种基于强化学习(RL)的方法,将特征工程作为一个马尔可夫决策过程(MDP),在上限置信区间算法(UCT)的基础上提出一个近似的方法求解二分类数值数据的特征工程问题,来自动获得最佳的变换策略。在5个公开的数据集上验证所提出方法的有效性,FScore平均提高了9.032%,同时与其他用有限元变换进行特征工程的方法进行比较。该方法确实可以得到判别性高的特征,提高模型的学习能力,得到更
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,中国福建光电信息科学与技术创新实验室,福州大学先进制造学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0401503),广东省科技重大专项资助项目(2016B090906001),福建省自然科学基金资助项目(2020J01468)。
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特征工程可以自动地处理和生成那些判别性高的特征,而无需人为的操作。特征工程在机器学习中是不可避免的一环,也是至关重要的一环。提出一种基于强化学习(RL)的方法,将特征工程作为一个马尔可夫决策过程(MDP),在上限置信区间算法(UCT)的基础上提出一个近似的方法求解二分类数值数据的特征工程问题,来自动获得最佳的变换策略。在5个公开的数据集上验证所提出方法的有效性,FScore平均提高了9.032%,同时与其他用有限元变换进行特征工程的方法进行比较。该方法确实可以得到判别性高的特征,提高模型的学习能力,得到更
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