Abstract-Feature val är en av de viktigaste förbehandling steg för en data mining, mönsterigenkänning eller maskininlärning problem. Att hitta en optimal delmängd av funktioner, bland alla kombinationer är ett NP-Complete problem. Mycket forskning har gjorts i urval av funktioner. Eftersom datamängdernas storlek ökar och optimaliteten är ett subjektivt begrepp behövs dock ytterligare forskning för att hitta bättre tekniker. I detta dokument har en genetisk algoritm baserad funktion delmängd urvalsmetod föreslagits med en ny funktion utvärdering åtgärd som fitness funktion. Utvärderingsåtgärden skiljer sig åt på tre huvudsakliga sätt a) Den anser att informationsinnehållet i funktionerna bortsett från relevans med avseende på målet b) redundansen beaktas endast när det är över ett tröskelvärde c) Det finns mindre straff för kardinalitet i undergruppen. Eftersom åtgärden accepterar värdet av få parametrar, är detta tillgängligt för inställning enligt behovet av den särskilda problemdomänen. Experiment som genomförts över 21 välkända allmänt tillgängliga datauppsättningar avslöjar överlägsen prestanda. Hypotestester för förbättringen av noggrannheten har visat sig vara statistiskt signifikanta.
Huang och Sun REF föreslog en genetisk algoritmbaserad metod för att hitta den polygonala approximationen.
A New Evaluation Measure for Feature Subset Selection with Genetic Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}