Regularized F-Measure Maximization for Feature Selection and Classification
المؤلفون المشاركون
Jiang, Feng
Liu, Zhenqiu
Tan, Ming
المصدر
العدد
المجلد 2009، العدد 2009 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-04-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Receiver Operating Characteristic (ROC) analysis is a common tool for assessing the performance of various classifications.
It gained much popularity in medical and other fields including biological markers and, diagnostic test.
This is particularly due to the fact that in real-world problems misclassification costs are not known, and thus, ROC curve and related utility functions such as F-measure can be more meaningful performance measures.
F-measure combines recall and precision into a global measure.
In this paper, we propose a novel method through regularized F-measure maximization.
The proposed method assigns different costs to positive and negative samples and does simultaneous feature selection and prediction with L1 penalty.
This method is useful especially when data set is highly unbalanced, or the labels for negative (positive) samples are missing.
Our experiments with the benchmark, methylation, and high dimensional microarray data show that the performance of proposed algorithm is better or equivalent compared with the other popular classifiers in limited experiments.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Zhenqiu& Tan, Ming& Jiang, Feng. 2009. Regularized F-Measure Maximization for Feature Selection and Classification. BioMed Research International،Vol. 2009, no. 2009, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-988411
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Zhenqiu…[et al.]. Regularized F-Measure Maximization for Feature Selection and Classification. BioMed Research International No. 2009 (2009), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-988411
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Zhenqiu& Tan, Ming& Jiang, Feng. Regularized F-Measure Maximization for Feature Selection and Classification. BioMed Research International. 2009. Vol. 2009, no. 2009, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-988411
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-988411
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر