Nuevo algoritmo propuesto para seleccionar variables de manera eficiente
Nuevo algoritmo eficiente para seleccionar variables
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Investigadores en el Instituto de Ciencias Físicas de la Academia China de Ciencias desarrollaron un algoritmo de selección variable para aplicaciones en quimiometría.
El algoritmo de selección y contracción suave de múltiples vectores de peso óptimos (MWO-BOSS) tiene como objetivo hacer más eficiente el proceso de identificación de una combinación de longitudes de onda óptima al desarrollar modelos de predicción espectral.
MWO-BOSS selecciona el vector de peso óptimo entre seis vectores de peso (relación de selectividad, importancia variable en la proyección, vector de frecuencia, inverso del vector de varianza residual, coeficiente de regresión y correlación multivariante significativa) para extraer información valiosa del espectro utilizando una estrategia de búsqueda de umbral.
En pruebas con conjuntos de datos disponibles públicamente, el algoritmo tuvo éxito al elegir variables de manera eficiente y mejorar la capacidad predictiva del modelo. Desde la Academia China de Ciencias Ver el artículo completo
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