【摘 要】
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机器学习领域中的特征选择算法可简化模型输入,提高可解释性并帮助避免维度灾难及过拟合现象的发生.针对基于封装法进行特征选择时,评价模型通常将搜索出的特征子集直接作为输入,导致算法对特征利用和评估效果受限于评价模型的特征学习能力,限制了对更适特征子集的发现能力等问题,提出一种基于级联森林结构的子集特征预学习封装法.该方法在搜索算法与评价模型之间添加多层级联森林,重构待评价特征子集为高级特征集,降低评价模型模式识别难度,提高对子集性能的评价效果.实验对比了多种搜索算法及评价模型组合,本方法可在保证分类性能的前提
【机 构】
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北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心,北京 100081
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机器学习领域中的特征选择算法可简化模型输入,提高可解释性并帮助避免维度灾难及过拟合现象的发生.针对基于封装法进行特征选择时,评价模型通常将搜索出的特征子集直接作为输入,导致算法对特征利用和评估效果受限于评价模型的特征学习能力,限制了对更适特征子集的发现能力等问题,提出一种基于级联森林结构的子集特征预学习封装法.该方法在搜索算法与评价模型之间添加多层级联森林,重构待评价特征子集为高级特征集,降低评价模型模式识别难度,提高对子集性能的评价效果.实验对比了多种搜索算法及评价模型组合,本方法可在保证分类性能的前提下,进一步降低所选特征数量,同时维持了封装法的低耦合性.
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