Abstract-The mål för funktionen urvalsprocessen är, med tanke på en datauppsättning som beskrivs av n attribut (funktioner), att hitta det minsta antalet m relevanta attribut som beskriver data samt den ursprungliga uppsättningen attribut gör. Genetiska algoritmer har redan använts för att implementera funktionsvalsalgoritmer. Tidigare algoritmer som presenteras i litteraturen använde prediktiv noggrannhet av en specifik inlärningsalgoritm som fitnessfunktionen för att maximera över utrymmet för möjliga funktionsundergrupper. Ett sådant tillvägagångssätt för val av funktioner kräver en stor mängd CPU-tid för att nå en bra lösning på stora datauppsättningar. I detta dokument presenteras en genetisk algoritm för funktionsval som förbättrar tidigare resultat som presenteras i litteraturen för genetisk-baserat funktionsval och: (i) är oberoende av en specifik inlärningsalgoritm; (ii) kräver mindre CPU-tid för att nå en relevant delmängd av funktioner. Rapporterade experiment visar att den föreslagna algoritmen är minst tio gånger snabbare än standardgenetisk algoritm för funktionsval utan förlust av prediktiv noggrannhet när en inlärningsalgoritm tillämpas på reducerade data.
I detta dokument används ett filter tillvägagångssätt och även detta tillvägagångssätt visar att funktionen valet kräver en stor mängd CPU-tid för att nå en bra lösning på stora datauppsättningar REF.
Fast feature selection with genetic algorithms: a filter approach
{'venue': "Proceedings of 1997 IEEE International Conference on Evolutionary Computation (ICEC '97)", 'journal': "Proceedings of 1997 IEEE International Conference on Evolutionary Computation (ICEC '97)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}