Representatividad Muestral en la Incertidumbre Simétrica Multivariada para la Selección de Atributos

要約

この研究では、ランダムに生成された有益な特徴と非有益な特徴のさまざまな組み合わせの下で、統計シミュレーション手法を使用して、多変量対称不確実性 (MSU) 尺度の動作を分析します。
実験では、属性の数、そのカーディナリティ、サンプル サイズが MSU にどのような影響を与えるかを示します。
この論文では、結果の観察を通じて、これら 3 つの要素のさまざまな組み合わせの下で MSU で良好な品質を維持するヒューリスティック条件を提案し、次元削減のプロセスを推進するのに役立つ新しい有用な基準を提供します。
— 正確なさまざまな情報の組み合わせを基に、不確実なシミュレーションの多変量解析を行うためのツールを提供します。
特別な情報はありません。
実験的実験は、科学的根拠に基づくものであり、枢機卿や研究者にとっては、MSU に関する実験的効果はありません。
結果を監視する中央値は、ブエナ カリダードと MSU のさまざまな組み合わせで、結果を監視し、結果を予測し、MSU のさまざまな組み合わせで、損失要因を地域で証明し、状況に応じて適切な基準を証明します。
次元を超えたお父さん。

要約(オリジナル)

In this work, we analyze the behavior of the multivariate symmetric uncertainty (MSU) measure through the use of statistical simulation techniques under various mixes of informative and non-informative randomly generated features. Experiments show how the number of attributes, their cardinalities, and the sample size affect the MSU. In this thesis, through observation of results, it is proposed an heuristic condition that preserves good quality in the MSU under different combinations of these three factors, providing a new useful criterion to help drive the process of dimension reduction. — En el presente trabajo hemos analizado el comportamiento de una versi\’on multivariada de la incertidumbre sim\’etrica a trav\’es de t\’ecnicas de simulaci\’on estad\’isticas sobre varias combinaciones de atributos informativos y no-informativos generados de forma aleatoria. Los experimentos muestran como el n\’umero de atributos, sus cardinalidades y el tama\~no muestral afectan al MSU como medida. En esta tesis, mediante la observaci\’on de resultados hemos propuesto una condici\’on que preserva una buena calidad en el MSU bajo diferentes combinaciones de los tres factores mencionados, lo cual provee un nuevo y valioso criterio para llevar a cabo el proceso de reducci\’on de dimensionalidad.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google