Val av en representativ uppsättning funktioner är fortfarande ett avgörande och utmanande problem i maskininlärning. Problemets komplexitet ökar när någon av följande situationer inträffar: ett mycket stort antal attribut (stor dimensionalitet), ett mycket litet antal instanser eller tidspunkter (liten infallsvinkel). Den första situationen skapar problem för maskininlärning algoritm eftersom sökytan för att välja en kombination av relevanta funktioner blir omöjligt att utforska i en rimlig tid och med rimliga beräkningsresurser. Den andra aspekten innebär att det inte finns tillräckligt med uppgifter att lära av (otillräckliga exempel). I detta arbete behandlar vi båda dessa frågor samtidigt. De metoder vi föreslår är heuristiker inspirerade av naturen (särskilt av biologi). Vi föreslår en hybrid av två metoder som har fördelen att ge ett bra lärande från färre exempel och ett rättvist urval av funktioner från en riktigt stor uppsättning, alla dessa samtidigt säkerställa en hög standard klassificering noggrannhet av data. De metoder som används är antlionoptimering (ALO), grå vargoptimering (GWO), och en kombination av de två (ALO-GWO). Vi testar deras prestanda på dataset med nästan 50 000 funktioner och mindre än 200 instanser. Resultaten ser lovande ut jämfört med andra metoder som genetiska algoritmer (GA) och partikelsvärmoptimering (PSO). (H.M. Zawbaa). försök med ett djur under ett antal år) [2]. Detta avgör vissa datauppsättningar att ha färre instanser. Vi hänvisar till denna aspekt som en "small-instance set". Inom maskininlärning är val av funktion ett av de mest studerade problemen. Det finns en stor mängd arbete som handlar antingen om högdimensionella problem med urval av funktioner eller med småinstanser som problem. Det är mycket mer komplicerat och utmanande att ta itu med båda dessa aspekter samtidigt och detta av två skäl: sökytan blir för stor för att man ska kunna utforska varje stat och det lilla antalet fall ger inte tillräckligt med exempel för att man ska kunna dra lärdom av Ref. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). Evolutionär dator (EC) och populationsbaserade algoritmer söker adaptivt funktionsutrymmet genom att använda en uppsättning sökagenter som interagerar på ett socialt sätt för att nå den optimala lösningen [4, 5]. EG-metoder är inspirerade av djurens sociala och biologiska beteende i naturen som vargar, antlioner, trollsländor, spindlar och så vidare, i en grupp [6].
Zawabaa m.fl. REF har presenterat en hybridbioinspirerad heuristisk algoritm som kombinerar Ant-Lion Optimization (ALO) och Grey Wolf Optimization (GWO) algoritmer för funktionsval.
Large-dimensionality small-instance set feature selection: A hybrid bio-inspired heuristic approach
{'venue': 'Swarm Evol. Comput.', 'journal': 'Swarm Evol. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}