In view of the substantial number o

In view of the substantial number of existing feature selection algorithms, the need arises to count on criteria that enables to adequately decide which algorithm to use in certain situations. This work reviews several fundamental algorithms found in the literature and assesses their performance in a controlled scenario. A scoring measure ranks the algorithms by taking into account the amount of relevance, irrelevance and redundance on sample data sets.
This measure computes the degree of matching between the output given by the algorithm and the known optimal solution. Sample size effects are also studied.

Kết quả (Việt) 1:

Theo quan điểm đáng kể số lượng sẵn có tính năng lựa chọn thuật toán, cần đặt ra để truy cập vào tiêu chuẩn cho phép đầy đủ quyết định mà thuật toán để sử dụng trong các tình huống nhất định. Công việc này nhận xét một số thuật toán cơ bản tìm thấy trong các tài liệu và đánh giá hiệu suất của họ trong một trường hợp kiểm soát. Một biện pháp điểm xếp hạng các thuật toán bằng cách tham gia vào tài khoản số lượng mức độ phù hợp, irrelevance và redundance trên bộ dữ liệu mẫu.Biện pháp này tính mức độ kết hợp giữa đầu ra được đưa ra bởi các thuật toán và các giải pháp tối ưu được biết đến. Mẫu kích thước hiệu ứng cũng được nghiên cứu.

Kết quả (Việt) 2:

Theo quan điểm của số lượng đáng kể của các thuật toán lựa chọn tính năng hiện có, có nhu cầu để đếm trên các tiêu chí cho phép để đầy đủ quyết định thuật toán để sử dụng trong các tình huống nhất định. Công trình này đánh giá một số thuật toán cơ bản tìm thấy trong các tài liệu và đánh giá hiệu suất của họ trong một kịch bản được kiểm soát. Một biện pháp chấm điểm xếp hạng các thuật toán bằng cách tham gia vào tài khoản số tiền phù hợp, không thích hợp và thừa ế trên bộ dữ liệu mẫu.
Biện pháp này tính toán mức độ phù hợp giữa kết quả được đưa ra bởi các thuật toán và các giải pháp tối ưu được biết đến. Hiệu ứng kích thước mẫu cũng đang được nghiên cứu.