Abstract-Feature val är en viktig uppgift i data mining och maskininlärning för att minska dimensionaliteten av data och öka prestandan för en algoritm, såsom en klassificering algoritm. Dock är funktionsval en utmanande uppgift främst på grund av det stora sökområdet. En mängd olika metoder har använts för att lösa problem med urval av funktioner, där evolutionära beräkningstekniker (EC) nyligen har fått mycket uppmärksamhet och visat viss framgång. Det finns dock inga övergripande riktlinjer för de alternativa strategiernas starka och svaga sidor. Detta leder till ett splittrat och fragmenterat fält med i slutändan förlorade möjligheter att förbättra prestanda och framgångsrika tillämpningar. I detta dokument presenteras en omfattande undersökning av det senaste arbetet med EG för urval av funktioner, där bidragen från dessa olika algoritmer identifieras. Dessutom diskuteras aktuella frågor och utmaningar för att identifiera lovande områden för framtida forskning.
REF Presenterar en omfattande kartläggning av det toppmoderna arbetet med naturinspirerade algoritmer för val av funktioner.
A Survey on Evolutionary Computation Approaches to Feature Selection
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}