首页> 外文期刊>Neural computation >Feature Selection for Ridge Regression with Provable Guarantees
【24h】

Feature Selection for Ridge Regression with Provable Guarantees

机译:可保证的岭回归特征选择

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

We introduce single-set spectral sparsification as a deterministic sampling–based feature selection technique for regularized least-squares classification, which is the classification analog to ridge regression. The method is unsupervised and gives worst-case guarantees of the generalization power of the classification function after feature selection with respect to the classification function obtained using all features. We also introduce leverage-score sampling as an unsupervised randomized feature selection method for ridge regression. We provide risk bounds for both single-set spectral sparsification and leverage-score sampling on ridge regression in the fixed design setting and show that the risk in the sampled space is comparable to the risk in the full-feature space. We perform experiments on synthetic and real-world data sets; a subset of TechTC-300 data sets, to support our theory. Experimental results indicate that the proposed methods perform better than the existing feature selection methods.
机译:我们将单谱稀疏化作为一种​​基于确定性采样的特征选择技术进行正则最小二乘分类,这是类似于岭回归的分类。该方法不受监督,并且相对于使用所有特征获得的分类函数,在特征选择后为分类函数的泛化能力提供了最坏的保证。我们还引入了杠杆分数抽样作为岭回归的无监督随机特征选择方法。我们为固定设计设置中的岭回归提供了单一频谱稀疏化和杠杆分数采样的风险界限,并显示了采样空间中的风险与全功能空间中的风险具有可比性。我们对综合和真实数据集进行实验; TechTC-300数据集的子集,以支持我们的理论。实验结果表明,所提出的方法性能优于现有的特征选择方法。

著录项

  • 来源
    《Neural computation》 |2016年第4期|716-742|共27页
  • 作者

    S. Paul; P. Drineas;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号