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Feature selection with rényi min-entropy

  • Université Paris-Saclay
  • University of Siena

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

Résumé

We consider the problem of feature selection, and we propose a new information-theoretic algorithm for ordering the features according to their relevance for classification. The novelty of our proposal consists in adopting Rényi min-entropy instead of the commonly used Shannon entropy. In particular, we adopt a notion of conditional min-entropy that has been recently proposed in the field of security and privacy, and which is strictly related to the Bayes error. We evaluate our method on two classifiers and three datasets, and we show that it compares favorably with the corresponding one based on Shannon entropy.

langue originaleAnglais
titreArtificial Neural Networks in Pattern Recognition - 8th IAPR TC3 Workshop, ANNPR 2018, Proceedings
rédacteurs en chefLuca Pancioni, Edmondo Trentin, Friedhelm Schwenker
EditeurSpringer Verlag
Pages226-239
Nombre de pages14
ISBN (imprimé)9783319999777
Les DOIs
étatPublié - 1 janv. 2018
Modification externeOui
Evénement8th IAPR TC3 workshop on Artificial Neural Networks for Pattern Recognition, ANNPR 2018 - Siena, Italie
Durée: 19 sept. 201821 sept. 2018

Série de publications

NomLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Volume11081 LNAI
ISSN (imprimé)0302-9743
ISSN (Electronique)1611-3349

Une conférence

Une conférence8th IAPR TC3 workshop on Artificial Neural Networks for Pattern Recognition, ANNPR 2018
Pays/TerritoireItalie
La villeSiena
période19/09/1821/09/18

Empreinte digitale

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