【摘 要】
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特征选择是机器学习领域中的基本问题之一,在大规模数据处理中至关重要.目前大多数特征选择方法以单一值作为特征的分类能力评价标准,本文提出基于子类问题分类能力的特征选
【机 构】
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天津师范大学计算机与信息工程学院,天津工业大学计算机科学与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61070089）, 天津市应用基础与前沿技术研究计划重点资助项目（15JCYBJC4600）, 天津市科技计划资助项目（16ZLZDZF00150）
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特征选择是机器学习领域中的基本问题之一,在大规模数据处理中至关重要.目前大多数特征选择方法以单一值作为特征的分类能力评价标准,本文提出基于子类问题分类能力的特征选择方法,该方法用特征对各子类问题的分类能力及其加权平均值来度量特征的分类能力,既能保证总分类能力强的特征被选择,也能保证对子类问题分类能力强但总分类能力不强的特征被选择.将该方法与已有的3个特征选择方法在4个公开的基因表达数据集上进行比较,结果表明该方法是有效的,且可以提高分类预测准确率.
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