一种基于因果网络的支持向量回归特征选择算法

摘要：

为了提高支持向量回归算法的学习能力,提出了一种基于因果网络的特征选择算法.该方法假设目标变量和特征候选集之间符合一个因果网络模型,然后利用基于条件独立性测试的方法对目标变量的直接影响特征进行识别,从候选特征集之中获取与目标变量有着直接因果关系的特征子集.虚拟和真实数据集上的实验结果表明,该特征选择算法适用于支持向量回归算法,优于目前其他算法.

关键词：支持向量回归、特征选择、因果网络、条件独立性测试

所属期刊栏目：38

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：广东省教育科学“十二五”规划研究项目13JXN052

在线出版日期：2015-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：90-94,封3