提高运行时间-向前消除

Muhammed_Fatih_

亲爱的社区,

我有一个关于forward elimination子过程的问题。为了提高运行时间，你会在交叉验证中使用哪种分类模型?我目前正在进行基于72.000行和9000个属性的矩阵的Forwald消除。我选择SVM作为我的二部标注的分类器。模型已经运行了2天了。

谢谢你的回答!

Fatih

BalazsBarany

你好,

SVM可能非常慢，这取决于示例和属性的数量，以及参数(C的高值)。

你做了一个模型吗?
每次交叉验证10个模型*第一轮运行9000次*在一个属性上构建模型的时间=第一轮的运行时间。

在进行特征选择之前，您可能希望对数据进行采样，或者使用不同的方法，如进化特征选择。您还应该检查非基于模型的方法，如Remove related Attributes，这些方法可以更快。

问候,

Balazs

BalazsBarany

你好,

请看我的回答:https://community.www.turtlecreekpls.com/discussion/56406/how-does-feature-selection-forward-elimination-work-in-detail

问候,

Balazs

Muhammed_Fatih_

你好,

谢谢你的回答。这又很有帮助。除此之外，是否有可能估计使用SVM执行前向消除的运行时间?

最好的问候,

Fatih

Muhammed_Fatih_

你好,

进化特征选择——优化选择(进化)操作符是什么意思?

最好的问候,

Fatih

BalazsBarany

你好,

是的，我就是这个意思。

Ingo在博客上写过有几次。

问候,

Balazs