Supervised Rank Aggregation (SRA): A Novel Rank AggregationApproach for Ensemble-based Feature Selection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Feature selection (FS) is critical for high dimensional data analysis. Ensemble based feature selection (EFS) is a commonly used approach to develop FS techniques. Rank aggregation (RA) is an essential step in EFS where results from multiple models are pooled to estimate feature importance. However, the literature primarily relies on static rule-based methods to perform this step which may not always provide an optimal feature set. The objective of this study is to improve the EFS performance using dynamic learning in RA step. Method: This study proposes a novel Supervised Rank Aggregation (SRA) approach to allow RA step to dynamically learn and adapt the model aggregation rules to obtain feature importance.Method: This study proposes a novel Supervised Rank Aggregation (SRA) approach to allow RA step to dynamically learn and adapt the model aggregation rules to obtain feature importance. Results: We evaluate the performance of the algorithm using simulation studies and implement it into real research studies, and compare its performance with various existing RA methods. The proposed SRA method provides better or at par performance in terms of feature selection and predictive performance of the model compared to existing methods. Conclusion: SRA method provides an alternative to the existing approaches of RA for EFS. While the current study is limited to the continuous cross-sectional outcome, other endpoints such as longitudinal, categorical, and time-to-event data could also be used.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle