A kernel extension to handle missing data
Visualitza/Obre
10.1007/978-1-84882-983-1_12
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/16222
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
EditorSpringer-Verlag
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
An extension for univariate kernels that deals with missing values is proposed. These extended kernels are shown to be valid Mercer kernels and can adapt to many types of variables, such as categorical or continuous. The proposed kernels are tested against standard RBF kernels in a variety of benchmark problems showing different amounts of missing values and variable types. Our experimental results are very satisfactory, because they usually yield slight to much better improvements over those achieved with standard methods.
CitacióNebot, G.; Belanche, Ll. A kernel extension to handle missing data. A: SGAI International Conference on Innovative Techniques and Applications of Artificial Intelligence. "Research and Development in Intelligent Systems XXVI: Incorporating Applications and Innovations in Intelligent Systems XVII". Cambridge: Springer-Verlag, 2009, p. 165-178.
ISBN978-1-84882-983-1
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-84882-983-1_12
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
author.pdf | Article principal | 120,1Kb | Visualitza/Obre |