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

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
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
Popis
Abstrakt: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.
ISSN:24130133
DOI:10.25729/2413-0133-2018-2-02