FSDEM: Feature Selection Dynamic Evaluation Metric

要約

表現力豊かな評価指標は、あらゆる分野で有益な実験に不可欠であり、いくつかの領域ではいくつかの指標が確立されていますが、特徴選択などの他の領域では、間接的または限定的な評価指標しか見つかりません。
この論文では、以前のバージョンのいくつかの問題に対処し、特徴選択アルゴリズムの柔軟で信頼性の高い評価を可能にする新しい評価メトリクスを提案します。
提案されたメトリックは、特徴選択アルゴリズムのパフォーマンスと安定性の両方を評価するために使用できる 2 つのプロパティを持つ動的メトリックです。
特徴選択アルゴリズムの適切な評価における提案されたメトリクスの使用を説明するために、いくつかの実証実験を実施します。
また、特徴選択アルゴリズムの評価に含まれるさまざまな側面を示す比較と分析も提供します。
結果は、提案されたメトリックが特徴選択アルゴリズムの評価タスクの実行に成功していることを示しています。
この論文は、SISAP 2024 で発表された論文の拡張版です。

要約(オリジナル)

Expressive evaluation metrics are indispensable for informative experiments in all areas, and while several metrics are established in some areas, in others, such as feature selection, only indirect or otherwise limited evaluation metrics are found. In this paper, we propose a novel evaluation metric to address several problems of its predecessors and allow for flexible and reliable evaluation of feature selection algorithms. The proposed metric is a dynamic metric with two properties that can be used to evaluate both the performance and the stability of a feature selection algorithm. We conduct several empirical experiments to illustrate the use of the proposed metric in the successful evaluation of feature selection algorithms. We also provide a comparison and analysis to show the different aspects involved in the evaluation of the feature selection algorithms. The results indicate that the proposed metric is successful in carrying out the evaluation task for feature selection algorithms. This paper is an extended version of a paper published at SISAP 2024.

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