Feature selection for support vector machines by alignment with ideal kernel
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/86457
Tipus de documentReport de recerca
Data publicació2007-12
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
Feature selection has several potentially beneficial uses in machine learning. Some of them are to improve the performance of the learning method by removing noisy features, to reduce the feature set in data collection, and to better understand the data. In this report we present how to use empirical alignment, a well known measure for the fitness of kernels to data labels, to perform feature selection for support vector machines. We show that this measure improves the results obtained with other widely used measures for feature selection (like information gain or correlation) in linearly separable problems. We also show how alignment can be successfully used to select relevant features in non-linearly separable problems when using support vector machines.
CitacióCatalà, N., Martín, M. "Feature selection for support vector machines by alignment with ideal kernel". 2007.
Forma partLSI-07-48-R
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
R07-48.pdf | 220,8Kb | Visualitza/Obre |