Publication details

Identifying the most informative variables for decision-making problems – a survey of recent approaches and accompanying problems

Journal Article

Pudil Pavel, Somol Petr


serial: Acta Oeconomica Pragensia vol.16, 4 (2008), p. 37-55

research: CEZ:AV0Z10750506

project(s): 1M0572, GA MŠk, 2C06019, GA MŠk

keywords: variable selection, decision making

preview: Download

abstract (eng):

We give an overview of problems related to variable selection (also known as feature selection) techniques in decision-making problems based on machine learning with particular emphasis to recent knowledge. Several popular methods are reviewed and assigned to a taxonomical context. Issues related to the generalization versus performance trade-off inherent to currently used variable selection approaches are addressed and illustrated on realworld examples.

abstract (cze):

Článek podává přehled problémů souvisejících s vyhledáváním proměnných (výběru příznaků) pro rozhodování založené na metodách strojového učení, a to s ohledem na aktuální stav problematiky. Je porovnáno několik populárních metod a zařazeno do taxonomického kontextu. Rovněž je diskutován problém protichůdnosti požadovaných vlastností příslušných metod – na schopnost zobecňovat a schopnost efektivní optimalizace. Problém je ilustrován pomocí experimentů na reálných datech.

RIV: BD