Feature Selection in Hierarchical Feature Spaces


Ristoski, Petar ; Paulheim, Heiko


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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-11812-3_25
URL: https://madoc.bib.uni-mannheim.de/37063
Weitere URL: http://www.slideshare.net/pristoski/ds2014-feature...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-370638
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: Discovery Science : 17th International Conference, DS 2014, Bled, Slovenia, October 8-10, 2014. Proceedings
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume: 8777
Seitenbereich: 288-300
Veranstaltungstitel: DS 2014
Veranstaltungsort: Bled, Slovenia
Veranstaltungsdatum: 08 Oct-10 Oct 2014
Herausgeber: Džeroski, Sašo
Ort der Veröffentlichung: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-319-11811-6 , 978-3-319-11812-3
ISSN: 0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Web Data Mining (Juniorprofessur) (Paulheim 2013-2017)
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Information Systems V: Web-based Systems (Bizer 2012-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Feature selection is an important preprocessing step in data mining, which has an impact on both the runtime and the result quality of the subsequent processing steps. While there are many cases where hierarchic relations between features exist, most existing feature selection approaches are not capable of exploiting those relations. In this paper, we introduce a method for feature selection in hierarchical feature spaces. The method first eliminates redundant features along paths in the hierarchy, and further prunes the resulting feature set based on the features' relevance. We show that our method yields a good trade-off between feature space compression and classification accuracy, and outperforms both standard approaches as well as other approaches which also exploit hierarchies.




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