ПРИМЕНЕНИЕ РАНЖИРОВАНИЯ И СХЕМ КРОССВАЛИДАЦИИ ПРИ ОТБОРЕ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО КЛАССИФИКАТОРА: FEATURE SELECTION FOR FUZZY CLASSIFIERS USING THE RANKING AND CROSS-VALIDATION
Uloženo v:
| Název: | ПРИМЕНЕНИЕ РАНЖИРОВАНИЯ И СХЕМ КРОССВАЛИДАЦИИ ПРИ ОТБОРЕ ПРИЗНАКОВ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО КЛАССИФИКАТОРА: FEATURE SELECTION FOR FUZZY CLASSIFIERS USING THE RANKING AND CROSS-VALIDATION |
|---|---|
| Zdroj: | Информационные и математические технологии в науке и управлении. |
| Informace o vydavateli: | Melentiev Energy Systems Institute, 2018. |
| Rok vydání: | 2018 |
| Témata: | бинарные метаэвристики, отбор признаков, кроссвалидация, классификаторы |
| Popis: | 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. |
| Druh dokumentu: | Article |
| Jazyk: | Russian |
| ISSN: | 2413-0133 |
| DOI: | 10.25729/2413-0133-2018-2-02 |
| Přístupové číslo: | edsair.doi...........6dc02c1e9c8e672562dc50ca428d90c1 |
| Databáze: | OpenAIRE |
Nájsť tento článok vo Web of Science Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!