一种快速的特征选择框架和方法

仇利克¹, 刘竞², 孙中卫³, 赵扬帆⁴

1. 山东外贸职业学院 信息管理系, 青岛 266100;
2. 青岛农业大学 理学与信息科学学院, 青岛 266100;
3. 青岛理工大学 信息与控制工程学院, 青岛 266100;
4. 山东青岛烟草有限公司 综合计划处, 青岛 266100

收稿日期:2018-07-04出版日期:2019-06-28发布日期:2019-06-20

作者简介:仇利克(1979-),女,讲师,E-mail:qllike@163.com.
基金资助:国家重点研发计划项目（2016YFC1401907）；国家自然科学基金项目（61827810）

A Fast Feature Selection Framework and Method

QIU Li-ke¹, LIU Jing², SUN Zhong-wei³, ZHAO Yang-fan⁴

1. Information Management Department, Shandong Foreign Trade Vocational College, Qingdao 266100, China;
2. Science and Information College, Qingdao Agricultural University, Qingdao 266100, China;
3. School of Information and Control Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266100, China;
4. Comprehensive Planning Office, Shandong Qingdao Tobacco Copany Limited, Qingdao 266100, China

Received:2018-07-04Online:2019-06-28Published:2019-06-20

摘要/Abstract

摘要： 针对特征选择过程中准确率和计算效率不平衡问题，提出了一种快速特征选择框架（FFFS）.基于该框架，使用最小冗余最大相关方法（MRMR）选择候选特征，借助序列前向选择方法（SFS）验证性能，并通过限定迭代次数提高计算性能.与MRMR、SFS和混合序列浮动前向选择算法（FDHSFFS）的对比实验结果表明，提出的快速特征选择算法MRMR-SFS能在预测准确率和计算效率之间取得较好的平衡.
中图分类号:
TP181

引用本文

仇利克, 刘竞, 孙中卫, 赵扬帆. 一种快速的特征选择框架和方法[J]. 北京邮电大学学报, 2019, 42(3): 127-132.
QIU Li-ke, LIU Jing, SUN Zhong-wei, ZHAO Yang-fan. A Fast Feature Selection Framework and Method[J]. JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOM, 2019, 42(3): 127-132.





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