Variable Selection in Data Analysis: A Synthetic Data Toolkit
Variable (feature) selection plays an important role in data analysis and mathematical modeling. This paper aims to address the significant lack of formal evaluation benchmarks for feature selection algorithms (FSAs). To evaluate FSAs effectively, controlled environments are required, and the use of...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | Mitra, Rohan (author) |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | Ali, Eyad (author), Varam, Dara (author), Sulieman, Hana (author), Kamalov, Firuz (author) |
| التنسيق: | article |
| منشور في: |
2024
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/11073/32528 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Nested ensemble selection: An effective hybrid feature selection method
حسب: Kamalov, Firuz
منشور في: (2023) -
UniBFS: A novel uniform-solution-driven binary feature selection algorithm for high-dimensional data
حسب: Behrouz Ahadzadeh (19757022)
منشور في: (2024) -
A synthetic biofilter media for ammonia (NH3) removal
حسب: Shareefdeen, Zarook
منشور في: (2012) -
Bird’s Eye View feature selection for high-dimensional data
حسب: Samir Brahim Belhaouari (16855434)
منشور في: (2023) -
The effects of data balancing approaches: A case study
حسب: Paul Mooijman (4453189)
منشور في: (2023)