理解多元对称不确定性以辅助特征选择
机器学习
2023-06-29 v1 信息论
math.IT
机器学习
摘要
本文通过在信息特征与非信息随机生成特征的各种混合下使用统计模拟技术，分析了多元对称不确定性（MSU）度量的行为。实验展示了属性数量、基数和样本大小如何影响 MSU。我们发现了一个在这些因素的三个不同组合下保持 MSU 良好质量的条件，为推动降维过程提供了新的有用准则。
引用
@article{arxiv.1709.08730,
title = {Understanding a Version of Multivariate Symmetric Uncertainty to assist in Feature Selection},
author = {Gustavo Sosa-Cabrera and Miguel García-Torres and Santiago Gómez and Christian Schaerer and Federico Divina},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08730},
year = {2023}
}