Búsqueda secuencial de subconjuntos de atributos sobre un rankin

Abstract

La selección de atributos es una técnica de preprocesamiento que extrae atributos relevantes del conjunto total de atributos, englobando una búsqueda de subconjuntos que mejor se ajusten a una medida de evaluación. Estas técnicas son muy útiles en las tareas de clasificación, sin embargo, cuando el número de atributos se eleva, los métodos de búsqueda se hacen computacionalmente muy costosos. En este trabajo, combinamos la velocidad de los algoritmos de ranking con un método rápido de búsqueda sobre la lista de atributos. El método denominado IRU (Incremental Ranked Usefulness) se basa en la idea de relevancia y redundancia, en el sentido de que un atributo ordenado se escoge si añade información al incluirlo en el subconjunto. Una extensa comparativa con otros métodos de selección, utilizando bases de datos de mediana y alta dimensionalidad, demuestran la eficiencia y la eficacia de nuestra propuesta