【摘 要】
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特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中始终面临的一个重要问题。针对类和特征分布不均时,传统信息增益在特征选择中存在的选择偏好问题,提出了一种基于信息增益率与随机
【机 构】
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安徽工业大学管理科学与工程学院,中国科学技术大学计算机科学与技术学院,早稻田大学IPS学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71371013,71772002);安徽省留学人员创新项目择优资助计划(2016)
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特征选择是数据挖掘、机器学习和模式识别中始终面临的一个重要问题。针对类和特征分布不均时,传统信息增益在特征选择中存在的选择偏好问题,提出了一种基于信息增益率与随机森林的特征选择算法。该算法结合filter和wrapper模式的优点,首先从信息相关性和分类能力两个方面对特征进行综合度量,然后采用序列前向选择(sequential forward selection,SFS)策略对特征进行选择,并以分类精度作为评价指标对特征子集进行度量,从而获取最优特征子集。实验结果表明,该算法不仅能够达到特征空间降维的效果
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