A Design of an Optimized Classifier based on Feature Elimination for Gene Selection

Q: 이 논문에서 정의한 OCFE란 무엇인가?

유전자 선택을 위해 필터 속성 선택 알고리즘인 ReliefF와 래퍼 속성 선택 알고리즘인 SVM-RFE라는 두 가지 속성 삭제 방법을 조합하여 사용하는 최적화된 분류 방법이다. 이는 속성의 중요도와 가중치를 결합한 순위를 기반으로 불필요한 속성을 제거하여 분류 성능을 높인다.

Q: OCFE 방법이 기존 SVM-RFE 방법과 비교하여 가지는 성능상 특징은 무엇인가?

연구 결과, OCFE는 SVM-RFE보다 평균 오류율이 낮고 정확도가 더 높으며 특히 데이터 속성의 수가 많을 때 더 효율적인 성능을 보인다. 비록 계산 비용은 약간 더 발생하지만, 유전자 분류에 있어 더 신뢰할 수 있고 정확한 결과를 제공하는 것으로 나타났다.

Lee, Byung-Kwan; Park, Seok-Gyu; Tifani, Yusrina

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자료유형: 학술저널

저자정보: Lee, Byung-Kwan Park, Seok-Gyu Tifani, Yusrina

저널정보: 한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제8권 제5호

발행연도: 2015.10

수록면: 384 - 393 (10page)

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본 논문은 두 가지 속성 삭제 방법인 ReliefF와 SVM-REF를 조합하여 유전자 선택을 위한 속성 삭제에 기반을 둔 최적화된 분류법(OCFE)을 제안한다. ReliefF 알고리즘은 데이터의 중요도에 따라 데이터 순위를 매기고 필터(filter) 속성 선택 알고리즘이다. SVM-RFE 알고리즘은 속성의 가중치 기반으로 데이터 순위를 매기고 데이터를 감싸는 래퍼(wrapper) 속성 선택 알고리즘이다. 이러한 두 가지 기법을 조합함으로써, 우리는 SVM-RFE는 0.3096779이고 OCFE는 0.3016138으로 에러율 평균이 좀 더 낮게 나타났다. 또한, 제안된 기법은 SVM-RFE가 69%이고 OCFE는 70%으로 좀 더 정확한 것으로 나타났다.

#Feature elimination method #OCFE #ReliefF #SVM-REF

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-002530033

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