Robust Semi-Supervised Feature Selection With Multi-Granularity Zentropy Modeling
Notice bibliographique
Résumé
High-dimensional and weakly supervised (HiDWS) data present significant challenges for traditional machine learning and pattern recognition. Although semi-supervised feature selection has shown effectiveness in improving the quality of HiDWS data, existing methods remain sensitive and lack robustness due to the unreliability of unlabeled data learning and the uncertainty in modeling processes. Hence, this study focuses on a multi-granularity zentropy modeling (Ze-MGM) framework with model-agnostic for highly-accuracy and robust semi-supervised feature selection. Unlike existing methods, Ze-MGM does not rely on specific settings such as rough or fuzzy set assumptions and can effectively capture the granularity of information under high-dimensional and weakly supervised data scenarios. Specifically, we first introduce a strategic soft label ($S2-$S2-Label) learning method that integrates object proximity and classification certainty to reduce uncertainty between features and labels. This method also enables the selection of compatible instances, thereby mitigating the negative impact of incompatible objects on label learning. Subsequently, a multi-granularity knowledge space and zentropy uncertainty measure are constructed by analyzing the hierarchical relationships among labels, decisions, and specific classes, which enables accurate multi-granularity knowledge representation and multi-granularity uncertainty characterization in HiDWS data modeling processing. Finally, two multi-granularity significance measures based on multi-granularity uncertainty are defined for feature evaluation and selection via a semi-supervised paradigm. Extensive experiments on multiple benchmark datasets demonstrate that the proposed Ze-MGM method achieves superior generalization performance and robustness compared to state-of-the-art methods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».