The feature selection problem: traditional methods and a new algorithm

特征选择 计算机科学 启发式 特征(语言学) 选择(遗传算法) 人工智能 机器学习 算法 最小冗余特征选择 集合(抽象数据类型) 数据挖掘 模式识别(心理学) 哲学 语言学 程序设计语言 操作系统
作者
Kenji Kira,Larry Rendell
出处
期刊:National Conference on Artificial Intelligence 卷期号:: 129-134 被引量:835
链接
摘要

For real-world concept learning problems, feature selection is important to speed up learning and to improve concept quality. We review and analyze past approaches to feature selection and note their strengths and weaknesses. We then introduce and theoretically examine a new algorithm Rellef which selects relevant features using a statistical method. Relief does not depend on heuristics, is accurate even if features interact, and is noise-tolerant. It requires only linear time in the number of given features and the number of training instances, regardless of the target concept complexity. The algorithm also has certain limitations such as nonoptimal feature set size. Ways to overcome the limitations are suggested. We also report the test results of comparison between Relief and other feature selection algorithms. The empirical results support the theoretical analysis, suggesting a practical approach to feature selection for real-world problems.

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