Feature selection has proven to be

Feature selection has proven to be a valuable technique
in supervised learning for improving predictive
accuracy while reducing the number of
attributes considered in a task. We investigate
the potential for similar benefits in an unsupervised
learning task, conceptual clustering. The
issues raised in feature selection by the absence
Weproposeanexactmethod,basedonGeneralizedBendersDecomposition,toselectthebestMfeaturesduringinduction.Weprovidedetailsofthemethodandhighlightsomeinterestingparallelsbetweenthetechniqueproposedhereandsomeofthosepublishedintheliterature.Wealsoproposearelaxationoftheproblemwhereselectingtoomanyfeaturesispenalized.Theoriginalmethodperformswellonavarietyofdatasets.Therelaxation,thoughcompetitive,issensitivetothepenaltyparameter.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เลือกคุณลักษณะได้พิสูจน์เป็น เทคนิคหนึ่งที่มีคุณค่าในแบบมีผู้เรียนในการปรับปรุงงานสอนความถูกต้องลดจำนวนแอตทริบิวต์ในการพิจารณาในงาน เราตรวจสอบเป็นประโยชน์คล้ายคลึงกันในการ unsupervisedเรียนรู้งาน แนวคิดคลัสเตอร์ ที่อ่านตัวเลือกลักษณะพิเศษ โดยการขาดงานWeproposeanexactmethod,basedonGeneralizedBendersDecomposition,toselectthebestMfeaturesduringinduction.Weprovidedetailsofthemethodandhighlightsomeinterestingparallelsbetweenthetechniqueproposedhereandsomeofthosepublishedintheliterature.Wealsoproposearelaxationoftheproblemwhereselectingtoomanyfeaturesispenalized.Theoriginalmethodperformswellonavarietyofdatasets.Therelaxation,thoughcompetitive,issensitivetothepenaltyparameter.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เลือกคุณสมบัติได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเทคนิคที่มีคุณค่า
ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลสำหรับการปรับปรุงการทำนาย
ความถูกต้องในขณะที่การลดจำนวนของ
คุณลักษณะการพิจารณาในการงาน เราจะตรวจสอบ
ที่มีศักยภาพสำหรับผลประโยชน์ที่คล้ายกันในการใกล้ชิด
งานการเรียนรู้การจัดกลุ่มความคิด
ประเด็นในการเลือกคุณลักษณะโดย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเลือกคุณลักษณะได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเทคนิคที่มีคุณค่าในการเรียนรู้แบบ Supervised Learning เพื่อปรับปรุงความถูกต้อง

ทำนายในขณะที่ลดจํานวน
คุณลักษณะถือว่าในงาน เราตรวจสอบ
เกิดประโยชน์ที่คล้ายกันใน unsupervised
การเรียนรู้งานแนวคิดคลัสเตอร์ .
ชูประเด็นในการเลือกคุณลักษณะ โดยการ weproposeanexactmethod basedongeneralizedbendersdecomposition
, ,toselectthebestmfeaturesduringinduction . weprovidedetailsofthemethodandhighlightsomeinterestingparallelsbetweenthetechniqueproposedhereandsomeofthosepublishedintheliterature . wealsoproposearelaxationoftheproblemwhereselectingtoomanyfeaturesispenalized . theoriginalmethodperformswellonavarietyofdatasets . therelaxation thoughcompetitive issensitivetothepenaltyparameter , , .