Conditional Mutual Information Based Feature Selection for Classification Task

Result code in IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F07%3A00085611" target="_blank" >RIV/67985556:_____/07:00085611 - isvavai.cz</a>

Alternative codes found

RIV/61384399:31160/07:00028385

Result on the web

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Result language

angličtina

Original language name

Conditional Mutual Information Based Feature Selection for Classification Task

Original language description

We propose a sequential forward feature selection method to find a subset of features that are most relevant to the classification task. Our approach uses novel estimation of the conditional mutual information between candidate feature and classes, givena subset of already selected features which is utilized as a classifier independent criterion for evaluation of feature subsets. The proposed mMIFS-U algorithm is applied to text classification problem and compared with MIFS method and MIFS-U method proposed by Battiti and Kwak and Choi, respectively. Our feature selection algorithm outperforms MIFS method and MIFS-U in experiments on high dimensional Reuters textual data.

Czech name

Výběr příznaků pro klasifikaci založený na podmíněné vzájemné informaci

Czech description

Byl navržen mMIFS-U algoritmus pro výběr příznaků, založený na novém odhadu kriteria podmíněné vzájemné informace. Algoritmus byl aplikován na problém klasifikace textových dokumentů a porovnán s dříve navrženými algoritmy MIFS a MIFS-U. Účinnost navrženého kriteria byla porovnána při použití naivního Bayesova klasifikátoru pro multinomický model textového dokumentu, lineárního support vektor machine klasifikátoru a k-nejbližších sousedů na Reuters-21578 textových souborech s vysokou dimensionalitou. Klasifikační metody při použití příznaků vybraných pomocí navrženého algoritmu mMIFS-U vykazuje vyšší přesnost klasifikace oproti výše zmíněným algoritmům.

Type

J_x - Unclassified - Peer-reviewed scientific article (Jimp, Jsc and Jost)

CEP classification

BB - Applied statistics, operational research

OECD FORD branch

—

Project

Result was created during the realization of more than one project. More information in the Projects tab.

Continuities

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>R - Projekt Ramcoveho programu EK

Publication year

2007

Confidentiality

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Name of the periodical

Lecture Notes in Computer Science

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Volume of the periodical

45

Issue of the periodical within the volume

4756

Country of publishing house

DE - GERMANY

Number of pages

10

Pages from-to

417-426

UT code for WoS article

—

EID of the result in the Scopus database

—