Även om många forskare försökte utforska de olika möjligheterna för multiobjektivt urval av funktioner, är det ännu inte utforskat med bästa förmåga i data mining applikationer snarare än att gå för att utveckla nya. I detta dokument används multi-objektive evolutional algoritm ENORA för att välja funktioner i en multi-klass klassificering problem. Sammansmältningen av AnDE (genomsnittliga n-beroende estimatorer) med n=1, en variant av naiva Bayes med effektivt funktionsval av ENORA utförs för att få en snabb hybrid klassificerare som effektivt kan lära sig från big data. Denna metod syftar till att lösa problemet med att hitta optimal funktion delmängd från full data som för närvarande fortfarande är ett svårt problem. Effekten av den erhållna klassificeringen utvärderas i stor utsträckning med en rad av de mest populära 21 verkliga världen dataset, allt från små till stora. De resultat som erhållits är uppmuntrande i termer av tid, Root medel kvadratfel, noll-en förlust och klassificering noggrannhet.
En ny multi-objektiv evolutional algoritm (ENORA) skapades för att söka efter och välja den optimala funktionen delmängd i samband med en multi-klass klassificering problem REF.
Big Models for Big Data using Multi objective averaged one dependence estimators
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}