The FS algorithm ACE[22]was shown t

The FS algorithm ACE[22]was shown to be generally effective for
high-dimensional data and has the advantage that it uses tree-based
ensembles. However, a more widely-used method is applied here to
focus on the advantages of the CBC with a simpler feature selection
method. Consequently, CFS[10]is applied here.
For the XOR example, CFS applied to I selects {c6,c7,c13,c14}. The
selected conditions correspond to the four XOR logical rules. We also
note that the dimensional reduction step is not required, but this can
reduce the number of rules in the final classifier, as shown in our experiments discussed later.

Kết quả (Việt) 1:

Thuật toán FS ACE [22] được chứng minh là thường có hiệu quả nhấtchiều cao dữ liệu và có lợi thế nó sử dụng dựa trên câyEnsembles. Tuy nhiên, một phương pháp sử dụng rộng rãi hơn được áp dụng ở đây đểtập trung vào những lợi thế của CBC với một lựa chọn tính năng đơn giảnphương pháp. Do đó, CFS [10] được áp dụng ở đây.Ví dụ: XOR CFS áp dụng cho tôi chọn {c6, c7, c13, c14}. Cáclựa chọn điều kiện tương ứng với bốn XOR hợp lý quy tắc. Chúng tôi cũnglưu ý rằng bước giảm chiều là không cần thiết, nhưng điều này có thểgiảm số lượng các quy tắc trong loại cuối cùng, như thể hiện trong các thí nghiệm của chúng tôi thảo luận sau này.

Kết quả (Việt) 2:

Các thuật toán FS ACE [22] đã được chứng minh là có hiệu quả chung cho
dữ liệu chiều cao và có lợi thế mà nó sử dụng cây dựa trên
cụm công trình. Tuy nhiên, một phương pháp được sử dụng rộng rãi hơn được áp dụng ở đây để
tập trung vào những lợi thế của CBC với một tính năng lựa chọn đơn giản hơn
phương pháp. Do đó, CFS [10] được áp dụng ở đây.
Đối với ví dụ XOR, CFS được áp dụng cho tôi Lựa chọn {c6, c7, C13, C14}. Các
điều kiện lựa chọn tương ứng với bốn quy tắc logic XOR. Chúng tôi cũng
lưu ý rằng các bước giảm chiều là không cần thiết, nhưng điều này có thể
làm giảm số lượng các quy tắc trong việc phân loại cuối cùng, như thể hiện trong các thí nghiệm của chúng tôi sẽ thảo luận sau.