0313818 20240111140708.520081106235959.9 19 s. www cav_un_epca*02970720572-3043164 (2008)37-55 variable selection decision making cav_un_auth*0101182 Pudil Pavel UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0101197 Somol Petr UTIA-B Department of Pattern Recognition Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. pdf http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/RO/pudil-identifying%20the%20most%20informative%20variables%20for%20decision-making%20problems%20a%20survey%20of%20recent%20approaches%20and%20accompanying%20problems.pdf 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 2C06019 GA MŠk CZ cav_un_auth*0216518 CEZ:AV0Z10750506 We give an overview of problems related to variable selection (also known as feature selection) techniques in decision-making problems based on machine learning with particular emphasis to recent knowledge. Several popular methods are reviewed and assigned to a taxonomical context. Issues related to the generalization versus performance trade-off inherent to currently used variable selection approaches are addressed and illustrated on realworld examples. Článek podává přehled problémů souvisejících s vyhledáváním proměnných (výběru příznaků) pro rozhodování založené na metodách strojového učení, a to s ohledem na aktuální stav problematiky. Je porovnáno několik populárních metod a zařazeno do taxonomického kontextu. Rovněž je diskutován problém protichůdnosti požadovaných vlastností příslušných metod – na schopnost zobecňovat a schopnost efektivní optimalizace. Problém je ilustrován pomocí experimentů na reálných datech. 2009 BD http://hdl.handle.net/11104/0164526 2008 pdf cav_un_epca*0297072 Acta Oeconomica Pragensia 0572-3043 Roč. 16 č. 4 2008 37 55