ПРИМЕНЕНИЕ РАНЖИРОВАНИЯ И СХЕМ КРОССВАЛИДАЦИИ ПРИ ОТБОРЕ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО КЛАССИФИКАТОРА: FEATURE SELECTION FOR FUZZY CLASSIFIERS USING THE RANKING AND CROSS-VALIDATION

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Titel: ПРИМЕНЕНИЕ РАНЖИРОВАНИЯ И СХЕМ КРОССВАЛИДАЦИИ ПРИ ОТБОРЕ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО КЛАССИФИКАТОРА: FEATURE SELECTION FOR FUZZY CLASSIFIERS USING THE RANKING AND CROSS-VALIDATION
Quelle: Информационные и математические технологии в науке и управлении.
Verlagsinformationen: Melentiev Energy Systems Institute, 2018.
Publikationsjahr: 2018
Schlagwörter: бинарные метаэвристики, отбор признаков, кроссвалидация, классификаторы
Beschreibung: Отбор признаков является NP-трудной задачей, гарантировано оптимальное решение может быть найдено только путем полного перебора. В статье описывается подход к отбору признаков на основе ранжирования и схем кроссвалидации. Для формирования оптимальных наборов признаков используются бинарные метаэвристические алгоритмы: гравитационный поиск, сорняковый алгоритм, алгоритм обезьян и алгоритм крилей.
Publikationsart: Article
Sprache: Russian
ISSN: 2413-0133
DOI: 10.25729/2413-0133-2018-2-02
Dokumentencode: edsair.doi...........6dc02c1e9c8e672562dc50ca428d90c1
Datenbank: OpenAIRE