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English(EN) SelectArena: A Modern Benchmark for Feature Selection on Real-world Tabular Data

新基准SelectArena评估真实世界数据上的特征选择方法

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

引入了一个名为SelectArena的新基准，以解决现有特征选择基准在真实世界表格数据应用中的局限性。SelectArena使用标准化的协议和最先进的表格模型，在71个真实世界数据集上比较了15种特征选择方法。研究结果强调了预测性能、运行时间、稳定性和有效性之间的权衡，表明像CART和RFImportance这样的基于树的方法，以及F-检验，在性能和运行时间方面是帕累托最优的。F-检验在稳定性和有效性方面也是一个平衡的选择。 AI

影响 为表格数据中的特征选择提供了实用指导，有望提高模型的效率和可解释性。

排序理由 该项目是一篇介绍用于评估机器学习方法的新基准的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Bastian Sch\"afer, Dominika Matus, Lennart Purucker, Ricardo Knauer, Erik Rodner, Frank Hutter, Anton Sokolov, Arnaud Liefooghe ·

    SelectArena：面向真实世界表格数据的特征选择的现代基准测试

    arXiv:2610.13644v1 Announce Type: cross Abstract: Selecting a subset of features (columns) from a tabular dataset is a ubiquitous challenge in real-world applications. Industry experts seek to minimize model training costs, climate scientists require an interpretable subset of fa…

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