Liknon feature selection: behind the scenes
Notice bibliographique
Résumé
Many real-world classification problems (biomedical among them) are represented by very sparse and high dimensional datasets. Due to the sparsity of the data, the selection of classification models is strongly influenced by the characteristics of the particular dataset under study. If the class differences are not appreciable and are masked by spurious differences arising because of the peculiarities of the dataset, then the robustness/stability of the discovered feature subset is difficult to assess. The final classification rules learned on such subsets may generalize poorly. The difficulties may be partially alleviated by choosing an appropriate learning strategy. The recent success of the linear programming support vector machine (Liknon) for feature selection motivated us to analyze Liknon in more depth, particularly as it applies to multivariate sparse data. The efficiency of Liknon as a feature filter arises because of its ability to identify subspaces of the original feature space that increase class separation, controlled by a regularization parameter related to the margin between classes. We use an approach, inspired by the concept of transvariation intensity, for establishing a relation between the data, the regularization parameter and the margin. We discuss a computationally effective way of finding a classification model, coupled with feature selection. Throughout the paper we contrast Liknonbased classification model selection to the related Svmpath algorithm, which computes a full regularization path.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».