Vi föreslår ett ramverk och en ny algoritm för det fullständiga modellurvalet (FMS). Den föreslagna algoritmen, som kombinerar både genetiska algoritmer (GA) och partikelsvärmoptimering (PSO), heter GPS (som står för GA-PSO-FMS), där en GA används för att söka den optimala strukturen i en datautvinningslösning, och PSO används för att söka den optimala parameteruppsättningen för en viss struktur instans. Med tanke på ett klassificerings- eller regressionsproblem ger GPS en FMS-lösning som en riktad acyklisk graf bestående av olika datautvinningsoperatörer som är tillämpliga på problemet, inklusive datarensning, dataprovtagning, funktionsomvandling/val och algoritmoperatörer. Lösningen kan också representeras grafiskt i en mänsklig läsbar form. Experimentella resultat visar fördelen med algoritmen.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Allmänna termer Algoritmer, Experimentation Genetisk Algoritm, Partikel Swarm, Fullständigt Modellval Vi definierar ett sökområde som består av alla databrytningsåtgärder (operatörer) som är tillämpliga på en given datauppsättning för ett användarspecifikt mål, såsom en uppsättning yttre filter, en uppsättning funktionsvalsmetoder, en uppsättning datatransformationstekniker och en uppsättning basinlärningsalgoritmer. I denna mening kallar vi ämnet av intresse "rymden av data mining operatörer (DMO)", eller helt enkelt "DMO utrymme". I detta sökutrymme, en data mining lösning är en riktad acyklisk graf (DAG) bestående av DMOs som är anslutna baserat på vissa relationer. I detta dokument behandlar vi bara fall där en uttömmande sökning inte är möjlig, och vi är särskilt intresserade av en sökmetod som optimerar ett problem genom att iterativt försöka förbättra en kandidat FMS-lösning med avseende på ett visst mått av kvalitet. Dessa metoder Upphovsrätt innehas av upphovsmannen/ägarna. GECCO'12 Companion, 7-11 juli 2012, Philadelphia, PA, USA. ACM 978-1-4503-1178 brukar kallas en "heuristisk sökning", såsom bästa första sökning, lokal sökning (med hjälp av grannskapsförhållande) och populationsbaserade evolutionära algoritmer. I detta avsnitt föreslår vi en ny FMS-algoritm för sökning av en FMS-lösning i DMO-utrymmet. Algoritmen kombinerar både genetisk algoritm (GA) och partikelsvärmoptimering (PSO), där en GA används för att söka den optimala mall instansen av en DMO-mall, och PSO används för att söka den optimala parametern som anges för en viss mall instans. Den föreslagna algoritmen kallas GPS (GA-PSO FMS). Det kan ses som ett förverkligande och en tillämpning av DMO-ramverket. Innan vi introducerar GPS-algoritmen definierar vi först en DMO-mall. Här antar vi en FMS lösning som består av fem DMO: och DM O [algoritm]. Därefter definieras en DMO-mall för FMS-problemet som omfattas av GPS som: Grafiskt kan denna mall representeras som figur 1 (a). De fyra DMOs på toppen kan utföras i vilken ordning som helst, sedan följt av en Algorithm DMO. I figur 1 b visas en lösningsinstans av DMO-mallen. För var och en av de fem DMOs vi har definierat i mall (1) har vi en pool av data gruv verktyg tillgängliga. För denna forskning används filter och algoritmer i Weka [2] maskininlärningspaket. Tabell 1 visar de verktyg som ingår i GPS-systemet. De grundläggande stegen i systemet är: för varje GA iteration (generation), först en population av DMO-mall instanser genereras slumpmässigt baserat på en fördefinierad mall (t.ex., mall (1) och Figur 1 (a) ). Därefter är platshållarna i varje mall instans slumpmässigt befolkade med objekten i poolerna av DMOs (t.ex., Figur 1 (b) ). Därefter används PSO för att söka efter en optimal parameterinställning för varje malltillfälle (liknande PSMS-systemet [1] ). Populationen av mallfall sorteras sedan efter deras PSO-baserade utvärderingsresultat. I slutet av varje GA iteration kan typiska GA-operatörer, såsom crossover och mutation, tillämpas för att generera nya mallfall som används för att ersätta mallarna 1503
Utökat från vårt tidigare arbete REF, i nästa avsnitt, introducerar vi en ny sökstrategi för FMS-problemet, som omfattar fem databrytningskomponenter, nämligen datarensning, dataprovtagning, funktionsomvandling, funktionsval och algoritm DMOs.
Full model selection in the space of data mining operators
{'venue': "GECCO '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}