IMMIGRATE：一种带交互项的基于间隔的特征选择方法
机器学习
2020-03-05 v3 机器学习
摘要
基于 Relief 的算法常被声称能揭示特征交互。然而，交互项是否及如何区别于边际效应仍不清楚。本文中，我们提出 IMMIGRATE 算法，通过引入并训练交互项的权重。除应用大间隔(large margin)原理外，我们关注间隔贡献者的鲁棒性，并同时考虑局部与全局信息。此外，IMMIGRATE 已被证明具有诸如鲁棒性以及可与 Boosting 结合等良好性质。我们在多个任务上评估了所提方法，其显著取得了最先进（SOTA）的结果。
引用
@article{arxiv.1810.02658,
title = {IMMIGRATE: A Margin-based Feature Selection Method with Interaction Terms},
author = {Ruzhang Zhao and Pengyu Hong and Jun S Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.02658},
year = {2020}
}
备注
R package ('Immigrate') available on CRAN