计算智能和神经科学
研究文章

一种特征选择算法集成最大分类信息和最小依赖信息交互功能

表3

然而,分类器的平均分类精度(%)。
数据集 NDCRFS 假正经的 IG-RFE iwf 多边化 dwf CIFE
淋巴管造影 38.3 34.78 35.59 35.59 34.88 35.28 34.78
皮肤病学 97.769 92.164 92.164 88.512 90.79 96.68 87.139
Cardiotocography 98.589 98.401 98.401 98.401 98.401 98.589 98.401
Pendigits 97.919 97.145 97.145 97.238 97.505 98.159 97.625
肺 88.636 88.064 83.712 76.391 81.678 87.681 74.922
Carcinom 85.48 68.037 32.255 60.035 65.84 67.026 31.952
Nci9 76.69 75.44 74.012 69.024 76.119 48.429 57.25
PCMAC 87.648 85.538 86.155 82.348 84.765 85.743 78.952
Pixraw10P 93.0 88.0 91.0 88.0 92.0 88.0 92.0
烟- - - - - - - 187 70.014 68.393 69.004 70.0 65.747 68.421 58.876
淋巴瘤 95.667 84.722 84.75 69.806 90.083 72.056 82.833
COIL20 84.662 80.733 79.743 71.667 77.114 72.024 60.652
平均准确率 88.734 84.24 76.994 75.584 83.64 76.507 71.28
赢/领带/损失 12/0/0 12/0/0 12/0/0 12/0/0 12/0/0 12/0/0
“平均”列的平均精度值给所有数据集的特征选择算法。大胆的代表最高平均分类预测在这个数据集。