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An Approach to Identifying the Most Predictive and Discriminant Features in Supervised Classification Problems

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Alexandre Bazin
Miguel Couceiro
Marie-Dominique Devignes
Amedeo Napoli
Erschienen in
Graph-Based Representation and Reasoning
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel führt eine Methode ein, um die prädiktivsten und diskriminantesten Merkmale in überwachten Klassifizierungsproblemen zu identifizieren, insbesondere in den biomedizinischen Wissenschaften. Es definiert vorausschauende und diskriminierende Merkmale auf der Grundlage ihres Einflusses auf die Leistung des maschinellen Lernmodells und verwendet einen ontologischen Baum, um diese Hierarchie darzustellen. Der Ansatz setzt mehrere maschinelle Lernmodelle, multikriterielle Entscheidungsfindung und Pattern Mining ein, um Merkmale zu bewerten und zu interpretieren. Eine Fallstudie zum Pima Indians Diabetes Datensatz zeigt die Effektivität der Methode beim Verständnis des Datensatzes und des Klassifizierungsproblems. Das Kapitel diskutiert die getroffenen Entscheidungen und schlägt zukünftige Arbeit vor, wobei die Integration von Korrekturmaßnahmen in den Ansatz hervorgehoben wird.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
An Approach to Identifying the Most Predictive and Discriminant Features in Supervised Classification Problems
Verfasst von
Alexandre Bazin
Miguel Couceiro
Marie-Dominique Devignes
Amedeo Napoli
Copyright-Jahr
2021
Buch
Graph-Based Representation and Reasoning

Print ISBN: 978-3-030-86981-6

Electronic ISBN: 978-3-030-86982-3

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-86982-3_4
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