Detta dokument presenterar en evolutionär algoritm baserad teknik för att lösa multi-objektiv funktion delmängd urval problem. De data som används för klassificeringen innehåller ett stort antal egenskaper som kallas attribut. Vissa av dessa attribut är inte relevanta och måste elimineras. Vid klassificeringsförfarandet påverkar varje egenskap klassificeringens noggrannhet, kostnad och inlärningstid. Så det finns ett starkt krav på att välja en delmängd av funktionerna innan du bygger klassificeringen. Denna föreslagna teknik behandlar funktionen delmängd val som multi-objektiv optimering problem. Denna forskning använder en av de senaste multi-objektiva genetiska algoritmerna (NSGA -II). Utrustningsvärdet för en viss delmängd av funktionen mäts med hjälp av ID3. Den erhållna testnoggrannheten hänförs sedan till träningsvärdet. Denna teknik testas på flera datauppsättningar tagna från UCI-maskinens arkiv. Experimenten visar genomförbarheten av att använda NSGA-II för funktionen delmängd val.
Khan och Baig REF ansåg att ett stort antal irrelevanta attribut ska tas bort från datauppsättningarna för att öka klassificeringens noggrannhet.
Multi-Objective Feature Subset Selection using Non-dominated Sorting Genetic Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Applied Research and Technology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}