| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Cost-sensitive Feature Reduction Applied to a Hybrid Genetic Algorithm (PDF, 622 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Lavrac, N.; Rechercher : Gamberger, D.; Rechercher : Turney, Peter1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Proceedings of the Seventh International Workshop on Algorithmic Learning Theory (ALT'96), October 1996., Sydney, Australia |
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| Sujet | algorithme génétique hybride |
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| Résumé | Cette étude cherche à déterminer s'il est possible de repérer les informations contenues dans les données de formation et les connaissances de base qui sont pertinentes pour résoudre un problème d'apprentissage, et d'éliminer les informations non pertinentes dans un pré traitement, avant de débuter le processus d'apprentissage. Une étude de cas du pré traitement des données dans un algorithme génétique hybride démontre que l'élimination des caractéristiques non pertinentes est susceptible d'améliorer substantiellement l'efficacité de l'apprentissage. En outre, une élimination des caractéristiques influant sur le coût peut s'avérer efficace pour réduire le coût des hypothèse induites. |
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| Date de publication | 1996 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 40167 |
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| Numéro NPARC | 5751298 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 8847c59c-20ce-4578-a925-17528be99ba3 |
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| Enregistrement créé | 2008-12-02 |
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| Enregistrement modifié | 2020-03-20 |
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