機能選択ツールボックス

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	スクリーンショットはFST1のユーザーインターフェース全体を示しています。左側には特徴選択結果を表示するログウィンドウがあります。中央右側には結果テーブルウィンドウがあります。右下にはデータと混合モデルコンポーネントのグラフィック投影図があります。その上には最適サブセット探索手法のパラメータを設定するためのダイアログがあります。
開発者	UTIA、チェコ科学アカデミー
安定放出	3.1.1 / 2012年9月9日 ( 2012-09-09 )
執筆	C++
オペレーティング·システム	クロスプラットフォーム（v3）
タイプ	機械学習、パターン認識
ライセンス	非商用利用は無料
Webサイト	fst .utia .cz

Feature Selection Toolbox (FST) は、主に機械学習領域における特徴選択のためのソフトウェアであり、^[¹^] C++で記述され、チェコ科学アカデミーの情報理論および自動化研究所(UTIA)で開発されました。

バージョン1

Feature Selection Toolbox (FST1) の第一世代は、Windows アプリケーションであり、ユーザーが独自の単純なテキストフラットファイル形式で保存されたデータに対して、いくつかの準最適、最適、および混合ベースの特徴選択方法を適用できるユーザーインターフェイスを備えていました。^{[ 2 ]}

バージョン3

第3世代のFeature Selection Toolbox（FST3）は、ユーザーインターフェースを持たないライブラリであり、オリジナルのFST1よりも効率的で汎用性が高くなるように作成されました。^{[ 3 ]}

FST3 は、データ前処理や分類など、いくつかの標準的なデータマイニングタスクをサポートしていますが、主な焦点は特徴選択にあります。特徴選択のコンテキストでは、一般的な手法だけでなく、あまり一般的ではない手法もいくつか実装しており、特にさまざまな逐次探索手法 (ヒルクライミングの一種) のスレッド実装に重点を置いています。実装されている手法には、個々の特徴ランキング、フローティングサーチ、ランダム化または決定論的な形式での振動探索 (非常に高次元の問題に適しています)、分岐限定法タイプの最適手法、確率的クラス距離基準、さまざまな分類器精度推定器、特徴部分集合サイズの最適化、事前に指定された特徴重みによる特徴選択、基準アンサンブル、ハイブリッド手法、すべての同等の解の検出、または 2 つの基準の最適化などがあります。FST3 は、知識分析のための Waikato Environment Weka、RapidMiner、または PRTools のような一般的なソフトウェアよりも狭く特化しています。^[⁴^]

デフォルトでは、ツールボックスに実装されている手法は、データが単一のフラットファイルとして、シンプルな独自フォーマットまたはWekaフォーマットARFFで利用可能であることを前提としています。WekaフォーマットARFFでは、各データポイントは固定数の数値属性で記述されます。FST3はユーザーインターフェースなしで提供され、機械学習とC++プログラミングの両方に精通したユーザーによる使用を想定しています。古いFST1ソフトウェアは、C++でコーディングする必要がないため、簡単な実験や教育目的に適しています。

歴史

1999年、UTIAにおいて博士論文の一環として、最初のFeature Selection Toolboxバージョンの開発が開始されました。当初はOptima++（後にPower++に改名）RAD C++環境で開発されました。
2002年、最初のFST世代の開発は中断された。主な理由は、当時使用されていた開発環境に対するSybaseのサポートが終了したためである。
2002年から2008年にかけて、FSTカーネルは再コード化され、UTIA内での研究実験のみに使用された。
2009年、FSTカーネルの3回目のゼロからの再構築が開始された。
2010年、FST3はGUIなしのC++ライブラリとして一般公開されました。付属のウェブページには、機能選択関連のリンク、参考文献、ドキュメント、およびダウンロード可能なオリジナルのFST1がまとめられています。
2011年にFST3がバージョン3.1にアップデートされ、新しい手法（特に、非常に高次元の認識問題に適した、依存関係を考慮した斬新な特徴ランキング）とコアコードの改善が加えられました。

参考文献

↑ Petr Somol; Jana Novovičová; Pavel Pudil (2010). "効率的な特徴部分集合選択と部分集合サイズ最適化" (PDF) .パターン認識の最近の進歩、INTECH . pp. 75–97 . ISBN 978-953-7619-90-9。
↑ Petr Somol; Pavel Pudil (2002). "Feature Selection toolbox" (PDF) . Pattern Recognition vol.35, no.12, Elsevier . pp. 2749–2759 .
↑ペトル・ソモール。パベル・ヴァシャ。スタニスラフ・ミケシュ。ジャン・ホラ。パベル・プディル;パベル・ジド (2010)。「Feature Selection Toolbox 3 の概要 – サブセット検索、データモデリング、および分類のための C++ ライブラリ」(PDF)。UTIAテック報告番号 2287。1 ～ 12ページ。2010 年11 月 2 日に取得。
↑ PRTools

外部リンク

公式サイト

[1] Petr Somol; Jana Novovičová; Pavel Pudil (2010). "効率的な特徴部分集合選択と部分集合サイズ最適化" (PDF) .パターン認識の最近の進歩、INTECH . pp. 75–97 . ISBN 978-953-7619-90-9。

[2] Petr Somol; Pavel Pudil (2002). "Feature Selection toolbox" (PDF) . Pattern Recognition vol.35, no.12, Elsevier . pp. 2749–2759 .

[3] ペトル・ソモール。パベル・ヴァシャ。スタニスラフ・ミケシュ。ジャン・ホラ。パベル・プディル;パベル・ジド (2010)。「Feature Selection Toolbox 3 の概要 – サブセット検索、データモデリング、および分類のための C++ ライブラリ」(PDF)。UTIAテック報告番号 2287。1 ～ 12ページ。2010 年11 月 2 日に取得。

[4] PRTools

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バージョン1

バージョン3

歴史

関連項目

参考文献

外部リンク