22 maart 2017, Christina Göpfert
Title:
Feature Relevance Analysis using Relevance Intervals
Abstract:
In classification tasks, the relevance of each feature for the
classification strongly impacts performance and plays an important role
in gaining insight into the underlying processes. Applications such as
gene expression analysis in the biomedical domain, or error pattern
recognition in motion tracking, generate data with high-dimensional and
strongly correlated features, many of which are likely to be redundant,
but not irrelevant on their own. In my talk, I present a relevance
taxonomy and the concept of feature relevance intervals, which can be
used to structure features according to said taxonomy. For the case of
linear classification, I introduce and illustrate a method for computing
relevance intervals based on linear problems.
Laatst gewijzigd: | 10 februari 2021 13:31 |
Meer nieuws
-
10 juni 2024
Om een wolkenkrabber heen zwermen
In Makers van de RUG belichten we elke twee weken een onderzoeker die iets concreets heeft ontwikkeld: van zelfgemaakte meetapparatuur voor wetenschappelijk onderzoek tot kleine of grote producten die ons dagelijks leven kunnen veranderen. Zo...
-
21 mei 2024
Uitslag universitaire verkiezingen 2024
De stemmen zijn geteld en de uitslag van de universitaire verkiezingen is binnen!