Selezione degli attributi con algoritmo genetico (Paperback)

Bhupendra Kumar

ISBN 10: 6208602157 / ISBN 13: 9786208602154

Published by Edizioni Sapienza, 2025

About this Item

Paperback. La selezione delle caratteristiche e il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche e un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naive bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione e molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacita di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.

Seller Inventory # 9786208602154

Bibliographic Details

• Title: Selezione degli attributi con algoritmo genetico (Paperback)
• Publisher: Edizioni Sapienza
• Publication Date: 2025
• Language: Italian
• ISBN 10: 6208602157
• ISBN 13: 9786208602154
• Binding: Paperback
• Condition: new

About this title

Synopsis

La selezione delle caratteristiche č il primo compito di qualsiasi approccio di apprendimento per definire un insieme di caratteristiche rilevanti. Sono stati proposti diversi metodi per affrontare il problema della selezione delle caratteristiche, tra cui metodi di filtro, wrapper e embedded. In questo lavoro, ci concentriamo sulla selezione di sottoinsiemi di caratteristiche per selezionare un sottoinsieme di dimensioni minime di caratteristiche ottimali. La selezione delle caratteristiche č un problema di ottimizzazione; a questo scopo viene utilizzato un algoritmo genetico basato sulla selezione di sottoinsiemi di attributi utilizzando il classificatore naļve bayes. I GABASS risultano essere la tecnica migliore per la selezione quando la popolazione č molto numerosa. I GABASS forniscono buoni risultati e il loro potere risiede nella capacitą di adattarsi ad ambienti diversi e in rapida evoluzione.