Abstract:
งานศึกษานี้เปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกตัวแปรแบบเดียว (Single-Feature Selection) และแบบรวมกลุ่ม (Ensemble Feature Selection) ซึ่งแบ่งเป็น 2 รูปแบบคือ รูปแบบการรวมลำดับความสำคัญของตัวแปรแล้วตามด้วยการเลือกจำนวนตัวแปรที่มีความสำคัญตามเกณฑ์ที่ระบุ (Design CT: Combination followed by Thresholding) และรูปแบบการการเลือกจำนวนตัวแปรที่มีความสำคัญตามเกณฑ์ที่ระบุแล้วตามด้วยการรวมเซตของตัวแปรที่มีความสำคัญดังกล่าว (Design TC: Thresholding followed by Combination) ผู้ศึกษาได้ใช้การคัดเลือกตัวแปรจากประเภท Filter Wrapper และ Embedded โดยใช้ 10-fold cross validation ในการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของ F1-score แทนประสิทธิภาพการทำนายและค่าเบี่ยงเบนของ F1-score แทนค่าความเสถียรของการทำนาย ผ่านข้อมูล 3 ชุดได้แก่ Parkinson's Disease dataset (จำนวนตัวแปรต้น(P)=ขนาดข้อมูล(N)), LSVT Voice Rehabilitation dataset (P>N) และ Colon Cancer dataset (P>>N) ใช้ XGBoost เป็นตัวแบบทำนาย จากการศึกษาภายใต้ขอบเขตดังกล่าวพบว่า การคัดเลือกตัวแปรแบบวิธีเดียวด้วย RFE จะให้ผลดีในชุดข้อมูลที่มีมิติมาก P>>N ในเกณฑ์ 2.5% 5% และ 10% แต่การคัดเลือกแบบรวมกลุ่มจะให้ผลการทำนายที่ต่างกันภายใต้ลักษณะมิติของชุดข้อมูลและเกณฑ์ที่เลือกใช้ สำหรับการรวมลำดับความสำคัญของตัวแปรในรูปแบบ Design CT ด้วยค่ากลางและค่าเฉลี่ยเลขคณิตที่เกณฑ์ log2(P) จะให้ผลการทำนายดีกว่าวิธีอื่นใน Design CT ในชุดข้อมูล P>>N แต่สำหรับชุดข้อมูล P=N และ P>N ผลการทำนายจากแต่ละวิธีใน Design CT เพิ่มประสิทธิภาพการทำนายเล็กน้อย และสำหรับ Design TC การรวมเซตของตัวแปรต้นที่มีความสำคัญด้วยวิธีอินเตอร์เซกและมัลติอินเตอร์เซกจะให้ผลดีกว่าวิธียูเนียน สำหรับชุดข้อมูล P>>N ในทุกเกณฑ์ การรวมวิธีมัลติอินเตอร์เซกใน log2(P) ที่ให้ผลดีกว่าวิธีคัดเลือกแบบอื่น ๆ ในชุดข้อมูล P>>N
