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Publicações

Impact of Feature Selection on Average Ranking Method via Metalearning

Título
Impact of Feature Selection on Average Ranking Method via Metalearning
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2018
Autores
Abdulrahman, SM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Cachada, MV
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pavel Brazdil
(Autor)
FEP
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Ata de Conferência Internacional
Páginas: 1091-1101
6th ECCOMAS Thematic Conference on Computational Vision and Medical Image Processing (VipIMAGE)
Porto, PORTUGAL, OCT 18-20, 2017
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-00N-5WX
Abstract (EN): Selecting appropriate classification algorithms for a given dataset is crucial and useful in practice but is also full of challenges. In order to maximize performance, users of machine learning algorithms need methods that can help them identify the most relevant features in datasets, select algorithms and determine their appropriate hyperparameter settings. In this paper, a method of recommending classification algorithms is proposed. It is oriented towards the average ranking method, combining algorithm rankings observed on prior datasets to identify the best algorithms for a new dataset. Our method uses a special case of data mining workflow that combines algorithm selection preceded by a feature selection method (CFS).
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 11
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