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塞巴斯蒂安·马尔多纳多;胡安·佩雷斯;理查德·韦伯;马丁·拉贝

基于混合整数线性规划的支持向量机特征选择。 （英语） Zbl 1354.68226号

信息科学。 279, 163-175 (2014).
摘要：分类方法（如支持向量机）的性能在很大程度上取决于用于构造分类器的特征集的正确选择。特征选择是文献中广泛研究的一个NP-hard问题。大多数策略都建议通过利用每个变量的统计特性或通过贪婪搜索，独立于分类器构造来消除特征。所有这些策略本质上都是启发式的。在这项工作中，我们基于支持向量机的扩展提出了两种不同的混合整数线性规划公式，以克服这些缺点。提出的方法在使用优化模型构建分类器的同时执行变量选择。我们在真实世界的基准数据集上进行了实验，将我们的方法与众所周知的特征选择技术进行了比较，并以持续减少的相关特征获得了更好的预测。

引用于21文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
90立方厘米 混合整数编程

关键词：

特征选择;支持向量机;混合整数线性规划

软件：

UCI-毫升
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Maldonado}等人，《信息科学》。279163--175（2014年；Zbl 1354.68226）
全文： 内政部 链接

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