Журнал вычислительной математики и математической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2009, том 49, номер 11, страницы 2066–2080 (Mi zvmmf4790)  

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Эффективный метод отбора признаков в линейной регрессии с помощью обобщения информационного критерия Акаике

Д. П. Ветровa, Д. А. Кропотовb, Н. О. Пташкоa

a 119992 Москва, Ленинские горы, МГУ ВМиК
b 119333 Москва, ул. Вавилова, 40, ВЦ РАН

Аннотация: Предлагается метод отбора признаков для линейной регрессии с помощью обобщения информационного критерия Акаике. Использование классического информационного критерия Акаике (ИКА) для отбора признаков связано с полным перебором по всем подмножествам признаков, что приводит к неоправданно большим вычислительным и временным затратам. Предлагается новый информационный критерий, который является непрерывным обобщением ИКА. В результате задача отбора признаков сводится к задаче гладкой оптимизации. Выводится эффективная процедура решения полученной задачи оптимизации. Экспериментальные исследования показывают, что разработанный метод действительно позволяет быстро и эффективно отбирать признаки в линейной регрессии. В экспериментах новая процедура также сравнивается с методом релевантных векторов, который является методом отбора признаков на основе байесовского подхода. Показано, что обе процедуры близки по результатам. Основное отличие нового метода состоит в том, что некоторые коэффициенты регуляризации становятся тождественно равными нулю. Это позволяет избежать эффекта переупрощения модели, который характерен для метода релевантных векторов. Также рассматривается специальный случай (так называемая недиагональная регуляризация), в котором оба метода оказываются идентичными. Библ. 18. Фиг. 4. Табл. 2.

Ключевые слова: распознавание образов, линейная регрессия, отбор признаков, информационный критерий Акаике.

Полный текст: PDF файл (1575 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2009, 49:11, 1972–1985

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 519.71
Поступила в редакцию: 12.05.2009

Образец цитирования: Д. П. Ветров, Д. А. Кропотов, Н. О. Пташко, “Эффективный метод отбора признаков в линейной регрессии с помощью обобщения информационного критерия Акаике”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 49:11 (2009), 2066–2080; Comput. Math. Math. Phys., 49:11 (2009), 1972–1985

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{VetKroPta09}
\by Д.~П.~Ветров, Д.~А.~Кропотов, Н.~О.~Пташко
\paper Эффективный метод отбора признаков в~линейной регрессии с~помощью обобщения информационного критерия Акаике
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2009
\vol 49
\issue 11
\pages 2066--2080
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf4790}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2009
\vol 49
\issue 11
\pages 1972--1985
\crossref{https://doi.org/10.1134/S096554250911013X}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000272464100013}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-71549127461}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/zvmmf4790
  • http://mi.mathnet.ru/rus/zvmmf/v49/i11/p2066

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Красоткина О.В., Нгуен Т.Ч., Моттль В.В., “Модель линейной регрессии с регулируемой селективностью для отбора признаков в задаче оценивания зависимостей по экспериментальным данным”, Изв. Тульского гос. ун-та. Технические науки, 2012, № 1, 138–146  elib
  • Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
    Просмотров:
    Эта страница:623
    Полный текст:206
    Литература:42
    Первая стр.:10
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2022