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Details

Autor(en) / Beteiligte
Titel
Hybrid Intelligent Parsimony Search in Small High-Dimensional Datasets
Ist Teil von
  • Hybrid Artificial Intelligent Systems, p.384-396
Ort / Verlag
Cham: Springer Nature Switzerland
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
  • The search for machine learning models that generalize well with small high-dimensional datasets is a current challenge. This paper shows a specific hybrid methodology for this kind of problems combining HYB-PARSIMONY and Bayesian Optimization. The methodology proposes to use HYB-PARSIMONY with different random seeds and select those features that had the highest mean probability. Subsequently, with these features, a hyperparameter adjustment is performed with Bayesian Optimization. The results show that the methodology substantially improves the degree of generalization and parsimony of the obtained models compared to previous methods.
Sprache
Englisch
Identifikatoren
ISBN: 9783031407246, 3031407245
ISSN: 0302-9743
eISSN: 1611-3349
DOI: 10.1007/978-3-031-40725-3_33
Titel-ID: cdi_springer_books_10_1007_978_3_031_40725_3_33

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