Vybor funkcij s ispol'zowaniem geneticheskogo algoritma dlq uluchsheniq klassifikatora SVM

V ätoj knige priwedeny algoritmy klassifikacii, takie kak mashina opornyh wektorow i geneticheskij algoritm, kotorye ispol'zuütsq dlq opredeleniq tochnosti klassifikacii dlq nabora dannyh po raku molochnoj zhelezy w Viskonsine. Nabor kontrol'nyh dannyh, dannyh po raku molochnoj zhelezy shtata Viskonsin, poluchen iz repozitoriq mashinnogo obucheniq UCI. Nabor dannyh sostoit iz 699 äkzemplqrow, razdelennyh na 2 klassa, a imenno dobrokachestwennye i zlokachestwennye, kazhdyj s 11 atributami. Mashiny opornyh wektorow (SVM) - äto nabor swqzannyh metodow kontroliruemogo obucheniq, ispol'zuemyh dlq klassifikacii. Model' SVM klassifikacii pytaetsq razdelit' celewye klassy s maximal'no wozmozhnym zapasom. V SVM dlq wychisleniq tochnosti klassifikacii i wremeni wypolneniq ispol'zuütsq radial'naq bazisnaq funkciq i polinomial'naq funkciq qdra. Vybor funkcij ispol'zuetsq dlq powysheniq tochnosti klassifikatora SVM. V GA takzhe ispol'zuütsq celochislennye i dwoichno-kodirowannye geneticheskie algoritmy dlq rascheta tochnosti klassifikacii i wremeni wypolneniq. Celochislennyj geneticheskij algoritm ispol'zuetsq dlq wybora wazhnyh i aktual'nyh priznakow dlq klassifikacii. Geneticheskij algoritm s dwoichnym kodom mozhet primenqt'sq ko mnogim zadacham optimizacii, kotorye soderzhat dwoichnuü stroku dlq peremennyh.