ABSTRACT Feature val är ett viktigt forskningsområde för big data analys. Under de senaste åren har olika metoder för urval av funktioner utvecklats, som kan delas in i fyra kategorier: filter, omslag, inbäddade och kombinerade metoder. I den kombinerade kategorin kombinerar många hybridgenetiska metoder från evolutionära beräkningar filter- och omslagsåtgärder för funktionsutvärdering för att genomföra en populationsbaserad global optimering med effektiv lokal sökning. Det finns dock begränsningar för befintliga kombinerade metoder, såsom de två-steg och inkonsekventa funktionsutvärderingsåtgärder, svårigheter att analysera data med hög funktionsinteraktion, och utmaningar i hanteringen av storskaliga funktioner och instanser. Med fokus på dessa tre begränsningar föreslog vi en hybridgenetisk algoritm med inbäddade funktioner för urval (HGAWE), som kombinerar genetisk algoritm (global sökning) med inbyggda legaliseringsmetoder (lokal sökning) tillsammans. Vi föreslog också en ny kromosomrepresentation (intron+exon) för globala och lokala optimeringsförfaranden i HGAWE. Baserat på denna ''intron+exon'-kodning', kan legaliseringsmetoden välja de relevanta funktionerna och konstruera inlärningsmodellen samtidigt, och genetiska operationer syftar till att globalt optimera kontrollparametrarna i ovan icke-konvex legalisering. Vi nämner att en effektiv legalisering kan fungera som den inbyggda metoden i HGAWE, och en hybrid L 1/2 + L 2 legaliseringsmetod undersöks som ett exempel i detta dokument. Empirisk studie av HGAWE-metoden på vissa simuleringsdata och fem uppsättningar genmikroarraydata tyder på att den överträffar de befintliga kombinerade metoderna när det gäller urval av funktioner och klassificeringsnoggrannhet. INDEX TERMS Funktionsval, wrapper-inbäddad metod, memetisk ram, genetisk algoritm, L 1/2 + L 2 legalisering.
För att effektivt lösa dessa problem, Liu et al. REF föreslog en hybridgenetisk algoritm med inbäddade funktioner för urvalsmetod (HGAWE), som kombinerar genetisk algoritm (global sökning) med inbyggda legaliseringsmetoder (lokal sökning) tillsammans.
A Hybrid Genetic Algorithm With Wrapper-Embedded Approaches for Feature Selection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}