Bi-objective feature selection in high-dimensional datasets using improved binary chimp optimization algorithm

The machine learning process in high-dimensional datasets is far more complicated than in low-dimensional datasets. In high-dimensional datasets, Feature Selection (FS) is necessary to decrease the complexity of learning. However, FS in high-dimensional datasets is a complex process that requires th...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:International journal of machine learning and cybernetics Jg. 15; H. 12; S. 6107 - 6148
Hauptverfasser: Al-qudah, Nour Elhuda A., Abed-alguni, Bilal H., Barhoush, Malek
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Berlin/Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 01.12.2024
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:1868-8071, 1868-808X
Online-Zugang:Volltext
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!