Un algoritmo de optimización de cangrejos de río binario mejorado para manejar la tarea de selección de características en clasificación supervisada
Autores: Sorour, Shaymaa E.; Hassan, Lamia; Abohany, Amr A.; Hussien, Reda M.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un algoritmo de optimización de cangrejos de río binario mejorado para manejar la tarea de selección de características en clasificación supervisada
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Selección de características
Minería de datos
Aprendizaje automático
Algoritmo de optimización binaria de cangrejo
Precisión de clasificación
Máquina de vectores de soporte
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
La selección de características (FS) es una fase crucial en la minería de datos (DM) y tareas de aprendizaje automático (ML), destinada a eliminar atributos no correlacionados y redundantes para mejorar la precisión de la clasificación.
Descripción
La selección de características (FS) es una fase crucial en la minería de datos (DM) y tareas de aprendizaje automático (ML), destinada a eliminar atributos no correlacionados y redundantes para mejorar la precisión de la clasificación.