Attributauswahl mit genetischem Algorithmus

Die Auswahl von Merkmalen ist die erste Aufgabe jedes Lernansatzes, um eine relevante Menge von Merkmalen zu definieren. Es werden mehrere Methoden vorgeschlagen, um das Problem der Merkmalsauswahl zu lösen, darunter Filter-, Wrapper- und eingebettete Methoden. In dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf die Auswahl von Merkmalssätzen, um einen minimal großen Satz optimaler Merkmale auszuwählen. Die Auswahl von Merkmalen ist ein Optimierungsproblem; zu diesem Zweck wird eine auf genetischen Algorithmen basierende Auswahl von Attributsätzen unter Verwendung eines Naive-Bayes-Klassifikators verwendet. GABASS hat sich als beste Technik für Auswahlzwecke bei sehr großen Populationen erwiesen. GABASS liefert gute Ergebnisse und seine Stärke liegt in der guten Anpassung an die verschiedenen und sich schnell verändernden Umgebungen.

Autorentext

Doktor Somesh Kumar w nastoqschee wremq wozglawlqet otdel informacionnyh tehnologij w NIET, Gr. Nojda, Indiq. V 2000 godu on poluchil stepen' MCA, w 2006 godu - stepen' ME (CS&E), w 2011 godu - stepen' doktora filosofii (CS). S 2000 goda zanimaetsq prepodawatel'skoj deqtel'nost'ü. Professor Bhupendra Kumar w nastoqschee wremq rabotaet na kafedre informacionnyh tehnologij w NIET, Gr. Nojda, INDIYa. Prepodaet s 2010 goda.