Selección de atributos con algoritmo genético
Selección de subconjuntos de atributos basada en algoritmos genéticos mediante el clasificador Bahías ingenuas
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La selección de características es la primera tarea de cualquier enfoque de aprendizaje para definir un conjunto relevante de características. Se han propuesto varios métodos para abordar el problema de la selección de características, como los métodos de filtro, envolvente e integrado. En este trabajo, nos centramos en la selección de subconjuntos de características para seleccionar un subconjunto de tamaño mínimo de características óptimas. La selección de características es un problema de optimización; para ello se utiliza la selección de subconjuntos de atributos basada en...
La selección de características es la primera tarea de cualquier enfoque de aprendizaje para definir un conjunto relevante de características. Se han propuesto varios métodos para abordar el problema de la selección de características, como los métodos de filtro, envolvente e integrado. En este trabajo, nos centramos en la selección de subconjuntos de características para seleccionar un subconjunto de tamaño mínimo de características óptimas. La selección de características es un problema de optimización; para ello se utiliza la selección de subconjuntos de atributos basada en algoritmos genéticos utilizando el clasificador naive bayes. GABASS es la mejor técnica de selección cuando la población es muy grande. El GABASS proporciona buenos resultados y su poder radica en la buena adaptación a los diversos y cambiantes entornos.
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