論文の概要: A Bio-Medical Snake Optimizer System Driven by Logarithmic Surviving Global Search for Optimizing Feature Selection and its application for Disorder Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07216v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 09:08:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 11:58:46.138140
• Title: A Bio-Medical Snake Optimizer System Driven by Logarithmic Surviving Global Search for Optimizing Feature Selection and its application for Disorder Recognition
• Title（参考訳）: 特徴選択の最適化のためのグローバルサーチを継続する対数探索により駆動されるバイオメディカルスネーク最適化システムとその障害認識への応用
• Authors: Ruba Abu Khurma, Esraa Alhenawi, Malik Braik, Fatma A. Hashim, Amit Chhabra, Pedro A. Castillo,
• Abstract要約: 人間の生命を守ることがいかに重要かを考えると、医療実践を強化することが最重要である。 機械学習技術を用いて患者の予測を自動化することで、医療療法を加速することができる。 この分野における重要な任務のために、いくつかの前処理戦略を採用する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3755153408022656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: It is of paramount importance to enhance medical practices, given how important it is to protect human life. Medical therapy can be accelerated by automating patient prediction using machine learning techniques. To double the efficiency of classifiers, several preprocessing strategies must be adopted for their crucial duty in this field. Feature selection (FS) is one tool that has been used frequently to modify data and enhance classification outcomes by lowering the dimensionality of datasets. Excluded features are those that have a poor correlation coefficient with the label class, that is, they have no meaningful correlation with classification and do not indicate where the instance belongs. Along with the recurring features, which show a strong association with the remainder of the features. Contrarily, the model being produced during training is harmed, and the classifier is misled by their presence. This causes overfitting and increases algorithm complexity and processing time. These are used in exploration to allow solutions to be found more thoroughly and in relation to a chosen solution than at random. TLSO, PLSO, and LLSO stand for Tournament Logarithmic Snake Optimizer, Proportional Logarithmic Snake Optimizer, and Linear Order Logarithmic Snake Optimizer, respectively. A number of 22 reference medical datasets were used in experiments. The findings indicate that, among 86 % of the datasets, TLSO attained the best accuracy, and among 82 % of the datasets, the best feature reduction. In terms of the standard deviation, the TLSO also attained noteworthy reliability and stability. On the basis of running duration, it is, nonetheless, quite effective.
• Abstract（参考訳）: 人間の生命を守ることがいかに重要かを考えると、医療実践を強化することが最重要となる。 機械学習技術を用いて患者の予測を自動化することで、医療療法を加速することができる。 分類器の効率を2倍にするためには、この分野における重要な任務のためにいくつかの前処理戦略を採用する必要がある。 特徴選択(FS)は、データセットの次元を低くすることで、データの修正や分類結果の強化に頻繁に使用されるツールである。 排他的特徴はラベルクラスとの相関係数が低く、分類と有意な相関関係がなく、インスタンスがどこに属しているかを示さないものである。 繰り返し現れる特徴とともに、残りの特徴と強く結びついている。 対照的に、訓練中に生産されるモデルは害を受け、分類器はその存在によって誤解される。 これによりアルゴリズムの複雑化と処理時間が増大する。 これらは、ランダムな解よりも、より徹底的に、そして選択された解に関連して解を見つけるために、探索に使用される。 TLSO,PLSO,LLSOはそれぞれTournament Logarithmic Snake Optimizer,Proportional Logarithmic Snake Optimizer,Linear Order Logarithmic Snake Optimizerの略である。 実験には22の基準医療データセットが使用された。 その結果,データセットの86%ではTLSOが最も精度が高く,データセットの82%では機能低下が最も高かった。 標準偏差に関しては、TLSOも注目すべき信頼性と安定性を得た。 実行期間に基づくと、それでも非常に効果的である。

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