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基于LightGBM的特征选择算法
被引量：
33
1
作者
李占山
姚鑫
+1 位作者
刘兆赓
张家晨
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1688-1695,共8页
为解决过滤式和基于演化学习的包裹式两类特征选择算法的缺陷,提出一种新型包裹式特征选择算法LGBFS(LightGBM feature selection).首先引入LightGBM对原始特征构建迭代提升树模型并对特征重要度进行度量;随后结合提出的LR序列前向搜索...
为解决过滤式和基于演化学习的包裹式两类特征选择算法的缺陷,提出一种新型包裹式特征选择算法LGBFS(LightGBM feature selection).首先引入LightGBM对原始特征构建迭代提升树模型并对特征重要度进行度量;随后结合提出的LR序列前向搜索策略LRSFFS对特征进行选择;最后将所提出算法与9种对比算法在21个标准数据集上进行对比,结果显示LGBFS在21个标准数据集中的16个取得最优分类精度、18个取得最优维度缩减率和最优CPU运行时间.还进行了时间复杂度分析与显著性检验,检验表明LGBFS相较6种对比算法具有显著性差异,也说明LGBFS能够同时兼顾特征子集的计算效率和分类精度.
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关键词
特征选择
LightGBM
迭代提升树
包裹式
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职称材料
题名
基于LightGBM的特征选择算法
被引量：
33
1
作者
李占山
姚鑫
刘兆赓
张家晨
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期1688-1695,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61802056)
吉林省自然科学基金资助项目(20180101043JC)
吉林省发展和改革委员会产业技术研究与开发项目(2019C053-9).
文摘
为解决过滤式和基于演化学习的包裹式两类特征选择算法的缺陷,提出一种新型包裹式特征选择算法LGBFS(LightGBM feature selection).首先引入LightGBM对原始特征构建迭代提升树模型并对特征重要度进行度量;随后结合提出的LR序列前向搜索策略LRSFFS对特征进行选择;最后将所提出算法与9种对比算法在21个标准数据集上进行对比,结果显示LGBFS在21个标准数据集中的16个取得最优分类精度、18个取得最优维度缩减率和最优CPU运行时间.还进行了时间复杂度分析与显著性检验,检验表明LGBFS相较6种对比算法具有显著性差异,也说明LGBFS能够同时兼顾特征子集的计算效率和分类精度.
关键词
特征选择
LightGBM
迭代提升树
包裹式
序列搜索
Keywords
feature selection
LightGBM
boosting tree
wrapped method
sequential search
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于LightGBM的特征选择算法
李占山
姚鑫
刘兆赓
张家晨
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
33
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参考文献
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