<head xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Rekursive Merkmalseliminierung</head> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Rekursive Merkmalseliminierung (recursive feature elimination, RFE) ist eine von Guyon, Weston, Barnhill und Vapnik (2002) vorgeschlagene Methode zur Selektion einer möglichst kleinen Teilmenge von Merkmalen, mit der trotzdem möglichst optimale Ergebnisse mit einem überwachten maschinellen Lernverfahren erzielt werden können. Evert, Proisel und Jannidis et al. (2015) experimentieren zur Autorschaftszuschreibung mit durch RFE ermittelten Termen als Alternative zu den üblichen <hi rend="italic">n</hi> häufigsten Termen. </p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">Da RFE auf einem überwachten Lernverfahren (üblicherweise einem <hi rend="italic">Support Vector Classifier</hi>) basiert, müssen zumindest für eine Teilmenge der Dokumente die wahren Autoren bzw. Übersetzer bekannt sein. Das rekursive Verfahren trainiert zunächst den Klassifikator auf allen Merkmalen (Termen), wobei den einzelnen Merkmalen Gewichte zugeordnet werden. Anschließend werden die <hi rend="italic">k</hi> Merkmale mit den niedrigsten absoluten Gewichten entfernt ( <hi rend="italic">pruning</hi>). Die Schritte Training und <hi rend="italic">pruning</hi> werden nun auf den verbleibenden Merkmalen so lange wiederholt, bis die gewünschte Anzahl von Merkmalen übrigbleibt. Alternativ kann durch Kreuzvalidierung die optimale Merkmalsmenge bestimmt werden. </p> <p xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0">In den folgenden Experimenten kombinieren wir beide Varianten und verkleinern die Merkmalsmenge (also die Menge der verwendeten Wörter) zunächst schrittweise auf die 500 besten Merkmale, um anschließend die optimale Merkmalsmenge zu bestimmen.</p>