核心概念
Neue Methode GRROOR für Multi-Label Feature Selection durch globale Redundanz- und Relevanzoptimierung in orthogonaler Regression.
要約
Embedded Multi-Label Feature Selection Methoden haben in den letzten Jahren viel Aufmerksamkeit erhalten.
Neue Methode GRROOR nutzt orthogonale Regression für Multi-Label Feature Selection.
Experimente zeigen die Effektivität von GRROOR auf zehn Multi-Label Datensätzen.
統計
Die Methode GRROOR minimiert die Redundanz globaler Features.
Die Methode GRROOR optimiert die globale Label-Relevanz.
Die Methode GRROOR erreicht eine hohe Effektivität auf verschiedenen Datensätzen.