nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Feature selection is the first task of any learning approach to define a relevant set of features. Several methods are proposed to deal with the problem of feature selection including filter, wrapper and embedded methods. In this work, we focus on feature subset selection to select a minimally sized subset of optimal features. Feature Selection is optimization problem; genetic algorithm based attribute subset selection using na�ve bayes classifier is used for this purpose. GABASS are found to be the best technique for selection purpose when there is very large population. The GABASS provides good results and their power lies in the good adaptation to the various and fast changing environments.

N� de ref. del art�culo 9783659871634

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Attribute Selection with Genetic Algorithm : Genetic Algorithm Based Attributes Subset Selection Using Naive Bays Classifier
Editor: LAP Lambert Academic Publishing
Fecha de publicaci�n: 2016
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 365987163X
ISBN 13: 9783659871634
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 220�mil�metros de ancho por 150 de alto por 4 de largo
Peso: 96 gramos

Acerca de

Sinopsis

Feature selection is the first task of any learning approach to define a relevant set of features. Several methods are proposed to deal with the problem of feature selection including filter, wrapper and embedded methods. In this work, we focus on feature subset selection to select a minimally sized subset of optimal features. Feature Selection is optimization problem; genetic algorithm based attribute subset selection using na�ve bayes classifier is used for this purpose. GABASS are found to be the best technique for selection purpose when there is very large population. The GABASS provides good results and their power lies in the good adaptation to the various and fast changing environments.

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